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1.
在缺失响应变量的不完全数据下,对非参数回归模型进行研究,利用稳健的变窗宽局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的估计,并证明了局部M-估计具有相合性和渐近正态性.所提出的方法继承了局部多项式回归的优点并且克服了最小二乘方法缺乏稳健性的缺点.并且使用变窗宽提高了所得M-估计的可塑性,使之能成功地处理空间非齐次曲线、异方差性及非均匀设计密度.所得估计的渐近结果为求渐近最优方案以及直接从数据估计最优变窗宽提供了理论基础.  相似文献   
2.
在缺失响应变量的不完全数据下,考虑半参数EV模型,利用二阶段估计的方法求出了EV模型中参数β和非参数g的估计量^βn,^gn.研究了它们的强相合性及渐近正态性.  相似文献   
3.
由于分位数回归模型的损失函数不光滑,所得参数估计的效率不高,为提高参数估计的效率,首先提出复合分位数光滑经验对数似然比,包括完全数据复合分位数光滑经验对数似然比、加权复合分位数光滑经验对数似然比和插值复合分位数光滑经验对数似然比,并在一定条件下证明了它们都是服从渐近卡方分布的.其次,根据该似然比构造了回归参数的置信区间,并证明了复合分位数光滑经验似然估计量是渐近正态的.最后,通过数值模拟实验说明了所得估计的有效性.  相似文献   
4.
在缺失响应变量的不完全数据下,利用局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的估计的加权估计,并证明了估计量具有渐近正态性、均方误差(MSE)和相合性.模拟研究解释了估计量的有限样本性质,并得出了此估计量优越于完整数据估计和加权估计.  相似文献   
5.
基于聚类分析和支持向量机的布匹瑕疵分类方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出一种基于聚类分析和支持向量机(SVM)的布匹瑕疵分类方法.该方法充分利用瑕疵的几何特征,首先使用迭代自组织数据分析技术算法(ISODATA)对其进行聚类,在聚类形成的子空间内再根据瑕疵的纹理特征利用SVM进行分类.根据布匹瑕疵的特点提出一种新的几何特征,并使用各类瑕疵的几何特征均值作为初始聚类中心,提高ISODATA算法的聚类效果.实验表明,该方法有效地提高了分类准确性,降低了训练的复杂度,分类准确率可达90%.  相似文献   
6.
目的讨论响应变量随机缺失下复合线性分位数回归模型的估计和渐近性质。方法逆概率加权方法和复合分位数回归方法相结合。结果得到了响应变量缺失下的加权复合分位数估计,且在一定条件下证明了所得估计的渐近正态性。结论复合分位数综合考虑了多个分位点的信息,提高了所得估计的效率。  相似文献   
7.
研究了一类非线性边值问题的拟线性抛物方程解的空间性质,在适当条件下,我们得到一个类似于Phragmen-lindelOEf二择一的结果:解要么不存在,要么存在,当存在时解会随着z趋向无穷大而渐进趋向于0。  相似文献   
8.
缺失数据下局部线性回归估计的渐近性质   总被引:1,自引:0,他引:1  
在缺失响应变量的不完全数据下,对非参数回归模型进行研究,利用局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的估计,并证明了缺失数据下局部线性回归光滑具有渐近正态性和相合性.  相似文献   
9.
在缺失响应变量的不完全数据下,对半参数回归模型进行研究.利用局部线性回归拟合方法建立缺失数据下半参数回归模型参数分量β和非参数分量g的局部线性估计βn,gn*(t),基于βn建立σ2的估计量2σn.在适当的条件下,证明βn,2σn的渐近正态性,得到gn*(t)的最优弱收敛速度.  相似文献   
10.
通过对集中荷载作用下颗粒堆中力传递定量实验的概率分析,应用随机理论分析了压力与压痕的相关性,压力值与测试承压板响应的随机波动性;得到了力链从生成到逐渐消失规律的随机模型.结果表明该模型的力扩散过程与实验结果相吻合.  相似文献   
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