局部多项式估计的带宽选择

利用局部多项式对有界区间上的回归函数进行估计;在已有结果的基础上给出了一个两阶段的带宽选择方法,从数值例子来看其估计效果比较理想。     

局部多项式估计的带宽选择

利用局部多项式对有界区间上的回归函数进行估计;在已有结果的基础上给出了一个两阶段的带宽选择方法,从数值例子来看其估计效果比较理想.     

局部多项式估计的带宽选择

利用局部多项式对有界区间上的回归函数进行估计，在已有结果的基础上给出了一个两阶段的带宽选择方法，从数值例子来看其估计效果比较理想。     

半参数回归模型局部多项式估计的渐近性质

利用最小二乘局部多项式方法建立了半参数回归模型参数分量、非参数分量和误差方差的局部多项式估计,在适当的条件下,得到它们的渐近正态性和最优收敛速度。     

基于非参数回归模型的局部线性估计云量预报方法研究

为研究云量的分布特点,本文利用历史观测资料,对新义州、定海、隆子3站的总云量和低云量进行了正态性检验,结果显示：总云量和低云量均未达到正态指标,具有一定的随机性.因此,在2004-2007年逐年1月T106L19模式产品和单站地面观测资料的基础上,采用适合被解释对象呈非未知分布的非参数方法——局部线性估计方法,选择合适的窗宽和核函数,创建了上述3站总云量和低云量的短期预报模型,包括不同的长度样本序列.同时,为了比较预报效果,还采用适合被解释对象呈正态分布的参数方法——逐步回归法,建立了相应的预报模型,并利用2003年1月1～31日的逐日T106L19模式产品和3站的云量历史观测资料,对各种预报模型进行了试报和效果的检验,结果表明：在3站的总云量、低云量的月平均准确率和月平均平均绝对误差的检验指标中,非参数局部线性估计的预报精度均高于逐步回归方法 使用短样本序列建立的自适应非参数局部线性估计预报模型与采用长样本序列建立的预报模型相比,效果相当.这意味着,在数值预报产品解释应用的云量预报中,非参数局部线性估计方法可以更合理地考虑其时间分布特征,尤其在缺乏较长时间的历史建模样本时,具有良好的应用前景.     

不等方差情形下非参数回归模型的小波估计

考虑非参数回归模型Ｙｉ＝ｇ（ｔｉ）＋σｉｅｉ,１≤ｉ≤ｎ,给出了ｇ（ｔ）和ｆ（ｕ）的小波估计ｇｎ（ｔ）和ｆｎ（ｕ）;在适当条件下给出了ｇｎ（ｔ）的弱相合速度,在Ｅ｜ｅｉ＾３｜〈∞下给出了ｇ（ｎ（ｔ）的一致强相合速度,在Ｅ｜ｅｉ｜＾２＋δ〈∞下得到ｇｎ（ｔ）的渐近正态性结果;在Ｅ｜ｅｉ｜＾３＋δ〈∞下证明了ｆｎ（ｔ）的一致强相合性。     

基于局部多项式估计方法的ROC曲线估计

在医学诊断检测中,对于连续的检测结果,通常用ROC曲线来测量其准确性.作者研究了常用的ROC曲线的非参数估计,并给出一种新的核光滑估计方法.使用这种新方法,不但可以减少均方误差,而且只需用一个窗宽来估计,克服了Lloyd方法的缺点.     

基于稳健估计局部多项式插值定权模型分析

在对DEM数据进行插值时,插值算法中对其插值精度影响最为显著的是权指数,但插值时对于含粗差的观测数据,传统的定权方法在计算时会将粗差引入,导致差值结果不准确。针对常用的局部多项式插值法,基于动态球半径选点法选取采样点,分别采用传统的反距离加权法和稳健估计选权迭代法中的Huber权函数法、Andrews权函数法、IGG方案对局部多项式插值的采样点进行定权,通过对比分析采用不同定权方法得到的插值曲面、预测高程相似度以及拟合优度,探讨在数据含有粗差时通过采用不同定权方法对粗差数据进行降权,以得到插值高程值与真实值最为接近的定权方法,对局部多项式插值的定权模型改进。结果表明：在对含粗差的测量数据进行多项式插值时,传统的反距离权重法的插值拟合优度为1.433 3,稳健估计选权迭代法中Huber权函数法的拟合优度为0.742 8;Andrews权函数法的拟合优度为0.683 2;IGG方案的拟合优度最高为0.531 8,并且IGG方案对采样点定权所得到的高程值与真实值最为接近,插值曲面的拟合精度更高,插值效果更好。     

参数已知下比例函数系数线性模型的局部多项式估计

比例函数系数模型在统计中有很广泛的应用,文中对该模型使用局部多项式方法进行估计,给出了函数系数的估计及其渐近正态性。     

非参数回归函数最近邻估计的相合性

本文研究了非参数回归函数最近邻估计、改良近邻估计的弱相合性及平均相合性,推广和改进了[1]中结果。     

增长曲线模型的局部多项式估计的性质

Wishart于1938年首次引入增长曲线模型,这是一种应用广泛的广义多元方差分析模型.文章首先介绍了增长曲线模型,非参数增长曲线模型及其局部多项式估计,接着讨论了非参数增长曲线模型的局部多项式估计的一些基本性质.     

广西城镇居民人均收入和消费的非参数回归估计

本文尝试用非参数回归方法研究居民人均可支配收入与消费的关系,应用非参数局部多项式估计方法对广西1980年~2010年城镇居民人均可支配收入与消费数据进行实证分析,克服了传统线性回归模型在讨论居民人均可支配收入与消费关系的不足。实证结果表明非参数回归方法优于线性回归方法.     

半参数回归模型的局部多项式光滑

利用最小二乘局部多项式方法建立了半回归模型参分量和非参数分量的局部多项式估计,在适当条件下,得到了它们的渐近正态性和最优弱收敛速度。     

半变系数模型的局部多项式估计

半变系数模型在统计中具有重要的应用。文章对该模型的常数系数，采用局部多项式估计方法和平均方法，给出了它的估计，对于函数系数通过应用常数系数的估计，采用局部多项式估计方法给出其估计，并给出估计的渐近正态性和证明。     

基于局部均值分解的高频金融数据波动率估计

为解决高频数据在风险评估中存在的非线性问题,提出了利用局部均值分解方法实现高频数据波动率估计。首先,采用高频模拟数据验证估计方法的可行性; 其次,将沪深300 指数不同频率收盘价作为研究对象,利用局部均值分解方法估计波动率,计算相对误差统计量。实验结果表明,利用局部均值分解方法可以有效实现高频数据波动率估计和解决高频数据中的非线性问题,随着抽样频率的增加,估计精度逐渐提高。该方法为高频数据波动率非参数估计提供了新的研究思路。     

短期利率动态模型收益率和波动参数的估计

利用局部逼近的方法研究了短期利率动态扩散模型中参数的局部估计问题,给出了动态CKLS模型中的收益率参数的局部加权最小二乘估计和波动率参数的局部极大似然估计.基于上海银行间市场同业拆借利率(Shibor)的实证分析,展示了局部估计的效果,并研究了动态CKLS模型在利率波动率预报上的表现,结果显示,利率波动率的预报能较好地反映利率的实际波动.     

回归函数的k近邻估计法及在经济分析中的应用

简介了非参数估计中的一种K近邻估计方法，并通过一个工业总产值与公路货运周转量的实例，与参考文献[2]中的结论相比较。     

非参数方差模型的样条估计

基于多项式样条方法,构造了非参数方差模型中方差函数的相合估计,并且给出了该估计的最优全局收敛速度.模拟算例验证了理论结果的正确性.