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1.
针对相关文献的边值修正GM(1,1)模型中,边值修正项和模型检验均采用最小一乘准则,而模型参数估计采用最小二乘准则的不协调性,将最小一乘准则应用到模型参数估计中,统一了模型参数、边值修正项和模型精度检验的准则,得到了真正意义上的最小一乘准则GM(1,1)模型.计算实例说明,最小一乘准则GM(1,1)模型具有很好的精度和稳健性. 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2015,(8):44-48
现有的贝叶斯网络模型选择的各种评价准则中,评价准则最为常用.然而在大样本前提下近似推导得到的准则,在基于小样本条件下进行贝叶斯网络模型选择时,得到的网络过于稀疏,网络连通性不足.而准则在小样本条件下学习贝叶斯网络,选择出的网络往往比较复杂.针对这一情况,本文通过引入调整因子,将与准则的惩罚项进行加权,提出了评价准则,从而提高了小样本情况下贝叶斯网络模型选择的效果.理论分析和实验结果反映了改进的准则的合理性和有效性. 相似文献
3.
为了解决GM（0，N）模型中存在的病态性问题，引入累积法对GM（0，N）模型进行了参数估计，给出了新的参数估计公式.该方法避免了采用累加法时复杂的矩阵计算，降低了计算量.利用数乘变换解决了该方法在参数估计中的严重病态性问题，证明数乘变换不改变模型的发展系数及精度.通过实例分析表明累积法GM（0，N）模型是一种值得广泛推广的模型. 相似文献
4.
文章研究因变量缺失下的线性回归模型,借助单点插补方法,首先给出模型的估计.研究参数估计量的渐近正态性,其次,对于模型系数的线性约束检验问题,基于wald方法构造检验统计量并给出其渐近分布.最后.通过数值模拟验证所提方法的有效性. 相似文献
5.
考虑建立在交叉验证准则基础上线性回归模型的选择问题．对原来的交叉验证准则进行改进,通过增加惩罚函数来解决交叉验证过程中模型过度拟合问题,从而提出一个新模型选择准则．在一定的假设条件下,新准则确定的模型具有强相合性并且在样本容量充分大时能得到最小的真实模型．本文证明新准则确定的模型在一定条件下具有强相合性,并给出一般条件下模型选择准则． 相似文献
6.
抽样方法在大数据研究中发挥着重要作用,子抽样作为其中之一可以非常高效地解决数据量大的问题,无论是线性回归模型还是Logistic回归模型都有相应的子抽样方法。本文使用大数据下基于二元Logistic模型的两种子抽样方法,分别是普通子抽样方法和两阶段最优子抽样方法,并利用实际数据评估了算法的优良性,得出以下结论：基于两阶段子抽样算法建立的Logistic回归模型在估计精度上优于基于普通子抽样建立的模型;基于L最优准则下的子抽样虽然比基于A最优准则下的子抽样估计精度略低,但耗费的运算时间更短。 相似文献
7.
对指数分布回归模型进行参数估计和统计诊断,首先给出参数的迭代算法,分析了数据删除模型,得到了诊断统计量广义CooK距离的一阶近似以及似然距离的一阶近似公式,最后进行实际问题应用的分析,发现两个统计量对强影响点有一定判别作用. 相似文献
8.
本文的主要研究分为三大部分,第一部分为非线性回归模型的知识,主要包括非线性回归的定义,非线性回归模型的定义,以及它的理论分析;第二部分主要为非线性回归模型参数估计的方法,本文主要探讨非线性回归模型参数估计、最大似然估计和拟似然估计这三种方法;第三部分主要讲述非线性回归模型参数估计的应用实例.这些算法通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,达到快速收敛至全局最优解. 相似文献
9.
《大连教育学院学报》2016,(3):75-77
参数估计是项目反应理论应用和发展的前提。本研究采用项目反应理论,使用PARSCALE4.1软件,选择两参数和三参数罗杰斯蒂(Logistic)混合模型对某年区域初中毕业生中考物理测验成绩进行项目参数估计,发现不同参数的项目参数估计结果在不同程度上存在差异。 相似文献
10.
王亮 《内江师范学院学报》2015,(4):9-13
通过选取不同的分布对自回归条件极差模型进行了改进,选择GARCH模型对对数收益率的波动率进行了建模,运用贝叶斯对两种模型中的参数进行分析.通过用沪深300指数数据进行实证分析,WinBUGS软件对两种模型当中的参数进行仿真,由参数估计值分析得到,自回归条件极差模型对波动短期效应有更好的捕捉能力,而GARCH模型优势在长期效应. 相似文献
11.
在农业研究中,非线性模型有着广泛的应用,其参数估计往往采用变量替换等经典方法.该研究以非线性模型为例,提出了基于Gibbs抽样的贝叶斯估计方法,并以农业研究中的一个实例,演示了贝叶斯估计方法的可行性.结果表明:非线性模型参数估计的贝叶斯方法稳健可靠,适用于农业研究中的复杂非线性模型. 相似文献
12.
简单回归模型中响应变量在某一时刻受到另一随机变量污染,并且我们只能观测到这些污染数据的区间数据,在此情况下进行回归模型的参数估计.同时证明了参数估计的强相合性. 相似文献
13.
基于时间序列数据,对Hull-White短期利率模型进行半参数估计。通过两阶段估计方法,原半参数估计模型转化为非参数估计模型和全参数估计模型。前者使用核函数估计方法,后者使用极大似然估计,从而简化整个参数估计过程。实证的结果表明,在给定合适窗宽条件下,基于Hull-White模型的似然值将得到改善。 相似文献
14.
主题模型在机器学习领域已成为研究的一大热点问题.本文系统阐述LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型参数估计和Gibbs抽样算法,介绍常见的LDA改进和扩展模型,最后分析LDA模型在文本挖掘领域的应用情况. 相似文献
15.
本文讨论了带右删失数据的非线性随机效应模型的参数估计,给出Gauss-Newton迭代法和改进后的Gauss-Newton迭代法,根据参数估计和算法给出数值模拟,验证了参数估计和算法的可行性. 相似文献
16.
针对数据真实的概率分布不符合事先假设的高斯混合模型的情形,提出了一种鲁棒的基于高斯混合模型的聚类方法.首先,提出了一种新的模型选择准则,即完整似然最短信息长度准则.该准则不仅能衡量模型对数据的拟合优度,还能度量该模型对数据分组的性能.然后,将该准则作为聚类的代价函数,提出了一种新的期望最大化算法来估计模型参数.与标准的期望最大化算法相比,新算法能较好地避免不理想的局部最优解.实验结果表明:当数据概率分布模型不符合假设的高斯混合模型时,所提方法可克服现有的基于高斯混合模型聚类方法过拟合的缺点,鲁棒地得到准确的聚类结果. 相似文献
17.
讨论了混合系数线性模型参数估计,给出了完全随机系数的线性模型参数的新估计,证明了这个估计量的可容许性. 相似文献
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19.
杜伟娟 《赤峰学院学报(自然科学版)》2011,(9):6-8
本文试图从Logistic模型入手对未来全球电动汽车市场进行预测和分析,从而为国内电动汽车企业未来的发展提供参考．在Logistic模型参数估计过程中,选定不同的K值,得出不同的曲线拟合优度,通过对比得出最佳拟合曲线．在模型对比过程中,选择增长曲线和S曲线进行拟合,发现Logistic模型相对较优．最后,文章基于Logistic模型对全球电动汽车市场进行了模型预测,预测结果表明：全球电动汽车将步入快速发展阶段． 相似文献
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提出了一种连续隐Markov模型参数估计算法,并利用全局收敛定理严格证明了算法的收敛性.该算法用Viterbi算法取代分段K平均算法中的聚类方法,直接确定出最优状态和分支序列,并依据最优序列以最大似然为优化准则进行参数估计.阐述了该算法与Baum-Welch和分段K平均2种经典算法在目标函数、优化准则和工作原理等方面的关系,并将3种算法应用于人脸识别.实验结果表明,该算法在获得相当识别率的同时缩短了训练时间,并降低了识别结果对训练样本集的敏感性,在3种算法中总体性能最优. 相似文献