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针对传统的主成分分析在处理数据的多重相关性、无量纲化、线形化等方面存在的缺陷,讨论并改进了主成分分析时对数据多重相关性、无量纲化及线形化等方面的预处理问题。 相似文献
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提出了基于广义误差分布的混合自回归条件异"方差"模型,将时间序列尾部的特征融入到混合条件异"方差"模型的参数估计之中,发现模型中的指标r和数据本身尾部厚薄的性质有关.给出了该模型参数估计的EM算法,并利用BIC准则对模型进行定阶. 相似文献
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用主成分分析法作综合评价时数据的预处理问题 总被引:8,自引:0,他引:8
针对传统的主成分分析在处理数据的多重相关性、无量纲化、线形化等方面存在的缺陷,讨论并改进了主成分分析时对数据多重相关性、无量纲化及线形化等方面的预处理问题。 相似文献
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首次提出了基于广义误差分布(Generalized error d istribution,简称GED)的一类β-广义自回归条件异方差模型(Generalized Autoregressive Cond itional heteroscedastical,简称β-GARCH),给出了该模型的平稳遍历性和高阶矩的存在条件,在GED下,将时间序列尾部的特征融入到β-GARCH模型的参数估计之中,并给出了该模型估计的BHHH算法. 相似文献
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