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题名基于核密度的变系数乘积模型估计
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作者
毛亚茜
赵培信
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机构
重庆工商大学数学与统计学院
统计智能计算与监测重庆市重点实验室
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出处
《四川文理学院学报》
2025年第2期128-132,共5页
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基金
国家社会科学基金一般项目(18BTJ035)
重庆市自然科学基金面上项目(cstc2020jcyj-msxmX0006)。
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文摘
针对变系数乘积模型的估计问题,提出了一种基于核密度的估计方法;该估计方法中,允许未知密度函数的模型误差为多峰或具有较大方差;同时,为了解决部分数据个体之间的测量单位不同,结合B样条函数方法和最小乘积相对误差(LPRE)准则,求解目标函数一阶偏导数的根,进而得到了最小乘积相对误差估计量;最后,在一定正则条件下,理论证明了所提出的估计的渐近正态性和相合性,进一步表明提出的估计量具有稳健性.
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关键词
变系数模型
核密度估计
最小乘积相对误差
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Keywords
Varying coefficient model
Kernel density estimation
Minimum product relative error LPRE
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分类号
O141.2
[理学—基础数学]
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题名可加乘积模型的研究
被引量：2
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作者
明浩
刘惠篮
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机构
贵州大学数学与统计学院
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出处
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2020年第3期547-564,共18页
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基金
国家自然科学基金(11761020)
贵州大学大学生创新创业训练计划项目(2018520106)
+1 种基金
贵州省科技计划项目(黔科合LH字[2017]7222)
贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2017]104)资助课题。
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文摘
文章将乘积模型推广为可加乘积模型,延伸了正测量数据的适用范围.方法具有更强的灵活性,同时也可避免维数祸根问题.文中主要采用B样条逼近技术、最小乘积相对误差(LPRE)方法,研究非参数函数的估计问题.并在一些条件下,证明了非参数函数具有最优收敛速度.最后,通过数值模拟和实例分析,比较了提出的方法和其它几种方法的有限样本表现,验证了新方法的有效性.
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关键词
可加乘积模型
B样条
最小乘积相对误差
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Keywords
Additive multiplicative models
B-spline
the least product relative error
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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