在统计推断中,若总体所属的统计模型不能由有限个参数所描述,相应的统计模型称为非参数模型. 非参数模型又称为无限维参数模型. 在无限维参数模型中,假设模型的参数θ=(β,η),其中β∈Rk为有限维参数,η为无限维参数. 如果所要估计的参数为β,相应的模型称为半参数模型. 无限维参数η称为冗余参数(nuisance pa...
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对于核回归,平滑参数就是窗宽参数。Gasser(1991)提出过一种迭代插入方法,有好的理论分析性质与好的实际效果,并且认为比交叉核实与惩罚方法要好。 我们先谈一下二元核回归。 二元非参数回归模型是 (7.2.73) 这里g是二元实值函数,定义在二元闭子集 上,Yi是响应。假定εi独立同分布,均值为0,方差为σ2。(ti,ui...
第七章 非参数回归模型与半参数回归模型第一节 非参数回归与权函数法 一非参数回归概念 前面介绍的回归模型,无论是线性回归还是非线性回归,其回归函数形式都是已知的,只是其中参数待定,所以可称为参数回归。参数回归的最大优点是回归结果可以外延,但
回归模型是现代统计学中最常用的方法之一;而且现代回归模型分为非常多的种类。在诸多的现代回归模型中,非参数和半参数回归以其杰出的灵活性得到了广泛的应用;特别是半参数模型由于灵活和高可解释性成为一种理想…
算例 一元非参数回归本算例利用核估计给出一元非参数回归。计算过程如下。一般非参数回归模型计算程序, 例 模型及数据结构说明: 本项程序计算一般非参数回归模型: Y(i)=g(t(i)) +ε(i) i=1,2,...,n, 0= t =1 其中函数 g 未知待估. 资料准备要点: 因变量 Y 在数据第一列, 自变量 t 是 1 维...
非参数半参数模型 非参数与半参数模型 Thebasicideaofnonparametricinferenceistousedatatoinferanunknownquantitywhilemakingasfewassumptionsaspossible.1.0 0.5 y 0.0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 t 1.0 0.5 y 0.0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 t 核密度估计局部方法 核回归...
对于核回归,平滑参数就是窗宽参数。Gasser(1991)提出过一种迭代插入方法,有好的理论分析性质与好的实际效果,并且认为比交叉核实与惩罚方法要好。 我们先谈一下二元核回归。 二元非参数回归模型是 (7.2.73) 这里g是二元实值函数,定义在二元闭子集 上,Yi是响应。假定εi独立同分布,均值为0,方差为σ2。(ti,ui...
第七章 非参数回归模型与半参数回归模型 第一节 非参数回归与权函数法 一、非参数回归概念 前面介绍的回归模型,无论是线性回归还是非线性回归,其回归函数形式都是已知的,只是其中参数待定,所以可称为参数回归。参数回归的最大优点是回归结果可以外延,但其缺点也不可忽视,就是回归形式一旦固定,就比较呆板,往往拟合...
第七章非参数回归模型与半参数回归模型第一节非参数回归与权函数法一、非参数回归概念前面介绍的回归模型,无论是线性回归还是非线性回归,其回归函数形式都是已知的,只是其中参数待定,所以可称为参数回归。参数回归的最大优点是回归结果可以外延,但其缺点也不可忽视,就是回归形式一旦固定,就比较呆板,往往拟合效果较差...