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非参数及半参数回归模型.pdf

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简介：
《非参数及半参数回归模型》探讨了统计学中不依赖特定分布假设的建模技术，涵盖了从理论基础到应用实例的全面内容。 非参数回归模型与半参数回归模型探讨了在统计学领域内如何处理数据建模的问题，特别是在缺乏完整理论分布假设的情况下。这类方法提供了一种灵活的方式来探索变量之间的关系，并且能够适应各种复杂的数据结构。文中详细介绍了这两种类型的回归分析的定义、特点以及应用范围，强调它们对于数据分析的重要性和实用性。此外还讨论了每种模型的优势和局限性，在实际问题中如何选择合适的工具来解决特定的研究需求或商业挑战提供了指导建议。

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  • 非参数及半参数回归模型.pdf
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    《非参数及半参数回归模型》探讨了统计学中不依赖特定分布假设的建模技术，涵盖了从理论基础到应用实例的全面内容。 非参数回归模型与半参数回归模型探讨了在统计学领域内如何处理数据建模的问题，特别是在缺乏完整理论分布假设的情况下。这类方法提供了一种灵活的方式来探索变量之间的关系，并且能够适应各种复杂的数据结构。文中详细介绍了这两种类型的回归分析的定义、特点以及应用范围，强调它们对于数据分析的重要性和实用性。此外还讨论了每种模型的优势和局限性，在实际问题中如何选择合适的工具来解决特定的研究需求或商业挑战提供了指导建议。
     
  • 生存分析：非参数、半参数及参数模型详解
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    本书深入浅出地讲解了生存分析中的非参数、半参数和参数模型，适合统计学研究者与生物医学领域的科研人员阅读参考。 本笔记本演示了生存分析的基础知识，这是一种使用Python来分析事件发生时间数据的方法。该教程分为六个部分： 1. 生存分析及其在本笔记本中使用的数据的简要介绍。 2. 非参数方法：包括Kaplan-Meier曲线和用于比较两组或更多组的对数秩检验统计。 3. 半参数方法：涵盖Cox比例风险模型、Schoenfeld残差以及对数-对数图的应用。 4. 参数方法：介绍指数（加速故障时间（AFT）与比例风险（PH）、威布尔分布（AFT和PH）、Gompertz分布、逻辑对数分布（比例赔率PO）、正态对数分布(AFT)及广义伽马模型(AFT)等模型。 5. 构建第4节中所讨论的生存预测模型的置信区间。 每个部分都详细介绍了相关的统计方法和其在Python中的实现，为数据分析提供了实用工具。
     
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    本文探讨了概率密度估计与非参数回归方法，分析了各种技术在数据分析中的应用，并提供了理论证明和实例研究。 本段落档整理了概率密度估计的方法及其性质，并主要介绍了非参数估计方法。同时对文中介绍的方法进行了证明。此外，还梳理了非参数线性回归方法。
     
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    本文档探讨了非参数回归方法在当前教育体系中各类教材的应用潜力，特别是针对数据分析和统计学课程。通过实例展示了如何将这些先进分析技术融入教学内容以促进学生理解复杂数据模式，并激发他们对现代统计工具的兴趣与应用能力的培养。 在过去的十年里，平滑理论与方法得到了主要的发展。这十年间对平滑技术的浓厚兴趣有两个原因：统计学家意识到，在曲线估计中纯粹参数化的思维往往无法满足数据分析中的灵活性需求；硬件的进步则催生了计算非参数估计的需求。
     
  • 金融时间序列中非参数回归模型的应用
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    本文探讨了非参数回归模型在金融时间序列分析中的应用，旨在提供更灵活、准确的数据预测和风险评估方法。 本段落旨在运用非参数回归模型解决金融领域的实际问题，并对1998年至2009年间上证综合指数的收益率数据进行了简单的统计分析，以展示非参数回归方法的应用价值。
     
  • Matlab多元参数非线性回归模型代码-高斯回归列表（Awesome-Gaussian-Regression）
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    本项目提供了一系列基于Matlab实现的多元参数非线性回归模型，特别是围绕高斯过程回归技术，为科研和工程应用中的复杂数据建模提供了有力工具。 Swiler, L., Gulian, M., Frankel, A., Safta, C. 和 Jakeman, J. (2020). 约束高斯过程回归调查：方法和实施挑战。arXiv预印本 arXiv:2006.09319。 刘康，胡新，魏中，李玉，姜江。(2019) 改进的高斯过程回归模型用于锂离子电池循环容量预测。IEEE Transactions on Transportation Electrification, 5(4), 1225-1236. Chen Z. 和 Wang B.(2018). 初始超参数先验如何影响高斯过程回归模型。神经计算，第275期，页码为1702-1710。 在多个起点的情况下，选择适当的先验分布对于GP（高斯过程）模型的预测性能至关重要。研究者们考察了不同类型的先验对常用内核超参数初始值的影响。研究表明，在选择了特定内核之后，尽管某些情况下估计出的超参数与真实值存在显著差异，但这些初始超参数的先验选择并不会在很大程度上影响GPR（高斯过程回归）模型预测的表现。
     
  • 4.rar_Matlab核回归分析_半参数与半回归_最小二乘法估计_线性回归
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    本资源介绍Matlab在核回归分析中的应用，涵盖半参数模型、半回归方法及最小二乘法估计技术，并探讨其在线性回归问题上的实现。 MATLAB程序用于实现半参数线性回归模型的最小二乘核估计和最小二乘正交序列估计。
     
  • 非参数最小二乘法在截断回归模型参数估计中的应用（1993年）
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    本文探讨了非参数最小二乘法在处理截断回归模型中参数估计的应用，提出了一种有效的估计方法，并分析了其适用条件和优势。 本段落探讨了截断回归模型，并提出了一种基于截断数据估计回归参数的新方法，在这种方法中不设定残差分布。我们利用先前关于误差分布非参数估计的研究成果，在满足某些正则条件的前提下，建立了该估计量的相合性理论。通过实例表明，我们的结果对Heckman（1979）的工作进行了实质性的改进。