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混合回归模型的估计

探讨了对混合回归模型的混合估计进行简  (本文共4页) 阅读全文>>

江西财经大学
江西财经大学

基于稳健混合回归模型参数估计和经验崩溃点探索

混合回归模型已广泛用于各种异构数据,而大多数的混合回归模型是通过基于MLE的EM算法来估算的。当存在异常点时,MLE的不稳健性就会突显出来。针对于此,已经开发了许多稳健混合回归模型,如TLE、M估计、基于T分布的稳健混合回归模型以及基于惩罚函数的混合回归模型。关于基于惩罚函数的稳健混合回归模型现阶段只有基于L0罚函数和基于L1罚函数的这两种混合回归模型,本文在此基础上尝试使用基于SCAD惩罚函数的稳健混合回归模型和基于hard-ridge罚函数的稳健混合回归模型并探究它们的稳健性。本文针对上述的几种稳健混合回归模型,基于swamping(s)、masking(m)、joint detection(jd)、mse、time等几个方面探究各自的优缺点,并进一步探究不同惩罚函数如(SCAD、hard-ridge)结合RM~2稳健混合回归模型的效果。最后探究不同的稳健回归模型的经验崩溃点(异常值比例达到多少时候模型不再稳健)以及各自不同...  (本文共68页) 本文目录 | 阅读全文>>

长安大学
长安大学

关于若干回归模型的研究

回归分析是一个经典的统计模型,其参数估计的常规方法是最小二乘法。近年来,回归分析有了很大发展,产生了不少新的模型和估计方法。本文尝试将其中的一些模型和方法进行理论分析和数值验证,以期对实际应用者和理论研究者提供有益的参考。本文主要研究内容如下:1、关于高斯混合回归模型的理论分析与模拟实验研究。首先,引入高斯混合模型,讨论其参数估计方法。进而给出高斯混合回归及其相关理论,并进行模拟实验,通过同其他常用常规回归方法的对比,分析模型的理论结果,在模型精度、稳健性等方面对模型进行全面评价;2、关于混合回归模型的理论分析与模拟实验研究。基于混合回归模型的基本理论,讨论现有的一些参数估计方法,提出MCMC方法的实施策略,通过计算机模拟对模型和参数估计进行分析和评价,并与EM参数估计方法进行比较;3、关于多层次回归模型的理论分析与模拟实验研究。引入多层次回归模型的基本理论,包括基本的模型类型、相关参数的估计方法等,比较现有的回归方法,并通过实...  (本文共61页) 本文目录 | 阅读全文>>

《数学的实践与认识》1995年03期
数学的实践与认识

平稳增广混合回归模型参数估计的一种新方法及其应用

本文提出平稳增广混合回归模型参数估计的一种新方法,该方法采用逐次投影分离参数的方法直接给出模型中自回归部分参...  (本文共4页) 阅读全文>>

《中国科学:数学》2019年08期
中国科学:数学

一种惩罚最大似然方法估计混合回归模型

本文考虑具有正态误差假设下混合回归模型的参数估计问题.由于似然函数的无界性,混合回归模型普通的最大似然估计不存在.本文提出一种惩罚最大似然方法来估计混合回归模型的参数,证...  (本文共24页) 阅读全文>>

昆明理工大学
昆明理工大学

有限混合回归模型下若干统计推断问题的研究

有限混合模型是用来处理来自几个未知的同质总体的变量之间关系的一种统计工具,它是由几个分布加权混合而成的.有限混合模型也被称作无监督学习模型,在聚类分析、数值分类等方面有着广泛的应用.有限混合回归模型是有限混合模型的进一步推广,随着现实生活中高维数据的不断出现,有限混合回归模型中的变量选择问题逐渐成为统计推断研究的热点问题.有限混合回归模型下的变量选择问题在统计建模中经常遇到,但大部分都是假设回归误差为正态分布,而正态分布在处理噪音数据和偏斜数据时是不合适的.鉴于此,本文主要在厚尾数据、偏斜数据等复杂数据下对有限混合回归模型中的稳健参数估计问题、变量选择问题进行系统地研究.更进一步,我们还考虑了对混合比例进行建模,从而将有限混合回归模型推广到有限混合专家回归模型,并提出一种新的稳健参数估计方法.具体地讲,本文所开展的研究工作如下:针对厚尾数据下的有限混合回归模型,基于t分布考虑了一种稳健的变量选择方法.采用基于惩罚似然的变量选择方...  (本文共75页) 本文目录 | 阅读全文>>