Advertisement

概率密度估计及非参数回归.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 概率密度估计及非参数回归.pdf
    优质
    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。
     
  • MATLAB中的概率密度函数非参数估计代码-MSAL: MSAL
    优质
    MSAL是一款用于在MATLAB环境中进行数据驱动的概率密度函数非参数估计的工具包。它提供了多种算法来实现灵活的数据分析和建模需求，适用于统计学、机器学习及信号处理等多个领域。 概率密度函数的非参数估计在Matlab代码中的应用涉及一种名为多标准优化主动学习（MSAL）算法的方法。这种算法的核心在于选择最具关键性的实例，并通过与Oracle系统的交互获取这些实例的标签信息。单纯地挑选具有高信息量或代表性的未标记样本可能导致采样偏差或是聚类依赖性问题。 本段落提出了一种新颖的策略，即多标准优化主动学习（MSAL）方法，旨在同时考虑所选实例的信息度、代表性以及多样性这三个因素。具体而言，信息度是通过软最大预测的熵来衡量；而代表性的评估则基于非参数估计所得的概率密度函数来进行。 这两个指标被合并为一个优化目标，以期减少模型不确定性，并促进探索未标记数据中的潜在分布模式。此外，为了防止选择过于相似的数据点，多样性也被引入作为约束条件——通过计算关键实例间的差异来实现这一目的。 研究在Matlab R2017a软件环境下进行实验验证。研究成果已发表并拥有DOI编号：10.1109/ACCESS.2019.2914263，且被WOS数据库收录（引用号为：WOS: 000470246900001）。
     
  • 非参数核密度估计.rar_分位点_区间预测与估计_概率_样条密度
    优质
    本资源提供非参数核密度估计方法及其应用，包括分位点计算、区间预测和估计等技术，并探讨了概率论及样条函数在其中的应用。 计算数据的累计概率密度，并使用三次样条插值法求解分位点的值。此外还包括区间预测的相关内容，附有具体的程序代码及参考文献。
     
  • 模式识别实验中的非参数总体概率密度估计
    优质
    简介：本文探讨了在模式识别实验中应用非参数方法进行总体概率密度估计的技术和挑战，旨在提高模式分类与识别的准确性。 1. 编写基于正态窗函数的 Parzen 窗法概率密度函数估计的 Matlab 程序，并提供程序语句的文字解释。 2. 选取 h1=0.25, 1.0, 4.0，分别在样本数 N=1, 16, 256, 1024, 4096 的情况下绘制原始概率密度曲线和不同参数下的估计概率密度曲线。分析所得概率密度曲线的变化情况，并讨论 N、h1 对概率密度函数估计的影响。 3. 分析程序运行过程及实验中遇到的困难。
     
  • 非参数及半参数回归模型.pdf
    优质
    《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。
     
  • 基于神经网络分位数回归和核密度估计的概率密度预测技术
    优质
    本文提出了一种结合神经网络分位数回归与核密度估计的方法，用于概率密度预测，为不确定性分析提供有力工具。 本段落结合神经网络的强大非线性自适应能力和分位数回归对解释变量进行细致刻画的优点，并引入核密度估计方法，提出了一种基于神经网络分位数回归的概率密度预测方法。
     
  • 基于深度学习分位数回归的风电功率概率密度预测.pdf
    优质
    本文提出了一种基于深度学习分位数回归的方法，用于风电功率的概率密度预测，旨在提升风力发电系统的可靠性和效率。 本段落探讨了基于深度学习的分位数回归模型在风电功率概率密度预测中的应用。通过构建先进的神经网络架构，该研究旨在提高风力发电预测的准确性和可靠性，为可再生能源的有效利用提供技术支持。研究表明，所提出的模型能够有效捕捉风电数据的时间序列特征，并生成更为精确的概率分布预测结果。
     
  • 第15章 概率单位回归（Probit回归）.pdf
    优质
    本章节介绍了概率单位回归（Probit回归），解释了其原理、应用及与Logistic回归的区别，并通过实例展示了模型构建和结果解读。 第15章 Probit回归（概率单位回归）主要介绍了Probit模型的基本概念、应用背景以及如何使用该模型进行数据分析。此章节详细阐述了在统计学中用于分析二元选择问题的理论基础和技术细节，同时提供了实例来展示其实际操作方法和应用场景。 本章内容涵盖了： 1. Probit模型与Logistic回归的区别； 2. 如何估计Probit模型参数； 3. 基于Python或R语言的实际案例演示； 通过学习这一章节，读者可以掌握如何利用概率单位回归分析二元响应变量，并能够在实际研究中有效应用这些技能。
     
  • 基于深度学习分位数回归的风电功率概率密度预测
    优质
    本研究提出了一种利用深度学习技术进行风电功率预测的新方法，采用分位数回归算法预测风电功率的概率密度分布，提高预测精度和可靠性。 针对风电功率预测问题，在现有方法与概率性区间预测的基础上，本段落提出了一种基于深度学习分位数回归的风电功率概率预测方法。该方法利用Adam随机梯度下降法在不同分位数条件下估计长短期记忆神经网络（LSTM）的输入、遗忘、记忆和输出参数，并得出未来200小时内各个时刻风电功率的概率密度函数。 根据美国PJM电网的实际数据进行仿真验证，结果表明所提出的方法不仅能提供精确的点预测值，还能获得完整的概率分布预测。相较于传统的神经网络分位数回归方法，该方法不仅具有更高的精度，在相同置信度下还拥有更小的预测区间范围。