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有序多分类方法已经得到了广泛研究。传统的有序多分类方法假设样本的类别标签是不存在误标记的。但是由于实际数据复杂以及人工经验有限,获得标记完全正确的样本是不现实的,因此,传统的方法就存在局限性。提出一种基于γ-散度的有序误标记logistic回归方法,在处理存在误标记的有序多分类问题时具有很强的稳健性,也就是说,当某一样本被错误标记时它对参数估计的权重小于其被正确标记时的权重。该方法通过最小化γ-散度构建模型,利用梯度下降算法求解模型,不仅具有很强的稳健性而且在模型中可以忽略误标记概率。模拟研究和真实数据分析都说明该有序误标记logistic回归方法在处理存在误标记的有序分类问题时效果很好。 相似文献
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目前在文献中有很多关于多响应比较的研究方法，但是对带协变量调整的非参数检验的研究较少。一种直观的想法是将数据先投影到协变量的正交空间中，然后再利用秩和检验、调整的秩和检验或最大值检验方法。但是，功效普遍不高。在调整的秩和检验和伪F检验两种方法基础上，构建MIN2检验。大量模拟和实际数据表明，MIN2检验的效果优于现有的非参数检验方法。 相似文献
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测定了药典中106味温热性中药和119味寒凉性中药对脂肪酸合酶的抑制水平,发现温热药中对该酶强抑制的频数高于寒凉药约38%. 进一步分析发现,温热药中的温里和散内寒药中强抑制药的频数大幅提高,而寒凉药中的清热泻火、明目、清虚热药中强抑制药的频数则进一步降低,差异均具有显著性. 综合以上结果提出,直接影响能量代谢系统、造成能量代谢率变化是形成中药的寒热药性的因素之一. 相似文献
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从不同手机型号角度,分析上网时长的分布,并用核方法和高斯混合模型对手机上网时长数据进行建模和分析。实际数据分析表明,手机上网时长分布具有双峰现象,本文对此现象给出了合理解释。 相似文献
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泊松回归模型常常用于计数数据的研究中,然而在实际数据中零值的比例可能远远大于泊松分布中取零值的概率,而且这些零值通常都有其特殊含义.此外计数数据可能是分组数据,即观测到的数据不是确切值而只是已知其落在某一个区间范围之内;或者某些特定的数据,例如工资,要先对它进行人为的分组然后再进行分析.考虑一种零膨胀泊松半参数回归模型来处理上述分组计数数据.该模型中泊松分布的期望与协变量之间采用部分线性连接函数,而零值的概率与协变量之间采用线性连接函数.利用Sieve极大似然估计方法来估计该回归模型中参数和非参数函数,并提出了一种得分检验方法来检验是否存在零膨胀.在一定正则条件下,获得了Sieve极大似然估计的渐近性质,证明了参数部分的估计是强相合,渐近正态及渐近有效的;同时非参数函数的估计达到了最优收敛速度.模拟研究表明,估计和检验方法效果都比较好,最后将此模型和推断方法应用于一组公共卫生领域实际数据研究. 相似文献
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研究了在一些试验点有重复观测时自变量非随机的半线性EV模型 .分别给出了线性参数和非线性部分的估计 ,并在适当的条件下证明了它们是强相合的 . 相似文献
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给出了在一些实验点有重复观测时二次EV模型参数的估计 .在一般条件下证明了估计是强相合的 相似文献
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异质群体的亚组分析是实现个体化医疗和个性化营销的关键所在。基于回归的方法是亚组分析的主要流派之一,这种范式将预测变量分为具有异质效应和同质效应的两部分,并根据异质变量是否相同将样本分为不同的亚组。然而,现有的基于回归的亚组分析方法大多有两大局限性：第一,它们仍然认为亚组内的样本是同质的,没有充分考虑个体效应;第二,没有考虑到同质变量中常见污染现象,这将导致模型结果出现较大偏差。为应对这些挑战,提出一种稳健的个体化亚组分析方法。使用多向分离惩罚函数估计模型异质部分的个体化效应,并使用γ散度得到同质部分的稳健估计。还提出一种高效的交替迭代的两步算法,这一方法结合了坐标下降法和交替方向乘子法。数值模拟和对皮肤黑色素瘤数据的分析进一步验证了所提方法的有效性。 相似文献
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支持向量机作为机器学习中一个经典的分类算法，一直广受数据科学家的喜爱。无论是处理线性可分还是非线性可分数据，传统的支持向量机能够很好地解决二分类问题。针对给定的样本，支持向量机通过最大化最小间隔得到最佳的决策分界面，从而实现对新样本的类别预测。然而现实中的数据更为复杂多样，一方面数据的类别往往多于两个，近年不乏有优秀的多分类支持向量机算法出现；另一方面不同领域的数据的特征集中可能存在相对特殊的变量（称之为主变量，targeted variable），需要将其挑选出来并加以特殊处理，以保持主变量对最终分类结果的重要影响。考虑这两个方面，提出基于角度的变系数多分类支持向量机（TLAMSVM）模型以解决含有主变量的多分类问题。它使用具备更好几何解释能力的基于角度的间隔最大分类框架完成多分类，并引入变系数模型，通过选择合适的局部光滑函数处理主变量对模型的影响。把基于角度的变系数多分类支持向量机分别应用到模拟数据集和真实数据集上。数值结果显示，相比没有使用变系数思想或基于角度的多分类框架的多分类支持向量机，TLAMSVM模型具有更高的预测准确度。 相似文献
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研究高维情形下一样本均值检验的问题。已有的一些高维均值检验方法假设样本具有椭球等高分布。为应用到更多的分布,提出基于符号秩的均值检验统计量。所提方法是稳健的且具有刻度变换不变性。建立了所提出检验统计量的渐近性质,数值模拟表明该方法可以很好地控制第一类错误,且功效更高。还将该方法应用到眼科数据中。 相似文献