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已找到 46 条结果
- 函数型部分线性可加模型及其估计
- 基于函数型数据的系数正则化回归的收敛速度北大核心CSCDCSTPCD摘要：本文研究了基于函数型输入和‘1-正则化的最小二乘回归问题的推广性能。利用基于Rademacher平均的分析技术，获得了学习速度的估计，推广了已有的欧式空间有限维输入结果。
- 主元分析中的平滑性北大核心CSCDCSTPCD
- 函数型部分线性自回归模型在金融中的应用
- 一种加入类间因素的曲线聚类算法北大核心CSCDCSTPCD
- 函数型变量选择法用于空气质量影响因素实证分析摘要：以全国31个主要城市的空气污染数据作为研究对象,通过B-样条逼近离散数据,拟合日变动曲线作为函数型数据,采用基于Group LASSO的函数型变量选择方法对空气污染因素和气象因素进行变量选择,选取影响空气质量的主要因素,并建立函数型回归模型.同时与函数型主成分回归方法进行比较,发现Group LASSO函数型变量选择方法不仅对群组变量进行选择,而且对选择出的群组内变量还能做进一步的选择,可以获得较为稳健的估计结果和较好的选择效果.
- 函数型数据的经验似然推断北大核心CSCDCSTPCD
- 基于函数型数据检验的中国股票市场波动变结构研究北大核心CSCDCSTPCD
- 部分线性模型的统一估计的强相合性
- 部分函数型线性回归模型的预平滑估计北大核心CSCDCSTPCD摘要：采用预平滑方法研究部分函数型线性回归模型，其中模型的响应变量为标量，解释变量由有限维向量和取值于函数空间的函数型变量构成。得到了模型系数的估计量，并讨论所提出估计量的相合性。