本文關(guān)鍵詞：部分線性回歸模型參數(shù)的差分k-d估計(jì)　出處：《湖北師范大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 部分線性回歸模型 差分k-d估計(jì) 均方誤差 均方誤差矩陣

【摘要】：1986年Engle et al在研究天氣變化與供電需求之間的關(guān)系時(shí)第一次提出部分線性回歸模型,這是非常重要的統(tǒng)計(jì)模型,考慮部分線性回歸模型,其中觀測(cè)值Xy,已知,參數(shù)?未知,f為未知的光滑函數(shù),?為隨機(jī)誤差(?獨(dú)立同分布).從提出部分線性回歸模型之后,有關(guān)模型中參數(shù)?的研究一直是統(tǒng)計(jì)學(xué)中的熱點(diǎn)問(wèn)題.基于差分的方法,可消除數(shù)據(jù)對(duì)函數(shù)f的依賴,消除在部分線性回歸模型中非線性部分的影響,因此不要求估計(jì)非線性部分,故通常稱為差分方法.差分之后,部分線性回歸模型就轉(zhuǎn)化為類似于線性模型的形式,對(duì)于設(shè)計(jì)矩陣常常存在多重復(fù)共線性的情況,為了得到更高精度的參數(shù)估計(jì),本文提出了部分線性回歸模型中參數(shù)的差分k-d估計(jì).第二章,定義部分線性回歸模型中參數(shù)?的差分k-d估計(jì)之后,給出了該估計(jì)量的一些性質(zhì),并且證明在均方誤差?MSE?和均方誤差矩陣?MMSE?意義下,差分k-d估計(jì)優(yōu)于Tabakan和Akdeniz(2010)提出的部分線性模型的差分嶺估計(jì).第三章,討論了差分k-d估計(jì)中參數(shù)k和d估計(jì)量的選取問(wèn)題及其分布.第四章,分別給出了模擬和實(shí)際應(yīng)用,說(shuō)明了本文的主要結(jié)論及該估計(jì)的優(yōu)越性.
[Abstract]:In 1986 Engle et al during the study of the relationship between climate change and power supply when the demand is put forward for the first time partial linear regression model, it is very important to consider the statistical model, partial linear regression model, the observations of Xy, known as f unknown parameters?, smoothing function, unknown random error (?? IID). After this part of the linear regression model, the relevant parameters in the model? Research has been a hot issue in statistics. The method based on difference, can eliminate the data to the F function dependency, eliminate the nonlinear part influence on the part of the linear regression model, it does not require the estimation of nonlinear part, so commonly known method for the poor the difference after the partial linear regression model is transformed into linear model similar to the form of collinearity often exist for the design matrix, in order to get more accurate parameters estimation, the This paper presents estimates of the parameters in the model of linear regression of the differential k-d. In the second chapter, the definition of some parameters in the model are linear regression? The difference after the k-d estimation, gives some properties of this estimator, and prove that the mean square error and mean square error? MSE? Matrix? MMSE? Meaning, difference k-d estimation is better than that of Tabakan and Akdeniz (2010) estimators in partially linear model is proposed for the differential ridge. The third chapter discusses the difference in k-d estimation of parameters K and D to estimate the amount of selection and distribution. In the fourth chapter, the simulation and practical application are given, the main conclusions of this paper and the superiority the estimated.

【學(xué)位授予單位】：湖北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O212.1

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳波;線性回歸與回歸常數(shù)間顯著性判別程序[J];溫州醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào);1998年04期

2 王峰;一類線性回歸及其性質(zhì)[J];淮海工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2001年04期

3 任曉全;線性回歸模型中的加權(quán)處理及其應(yīng)用[J];陜西廣播電視大學(xué)學(xué)報(bào);2002年03期

4 張尚立,劉國(guó)忠;一般線性回歸模型最佳線性無(wú)偏估計(jì)的影響分析[J];北京交通大學(xué)學(xué)報(bào);2004年06期

5 曾文藝;李洪興;施煜;;模糊線性回歸模型(Ⅰ)[J];北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年02期

6 曾文藝;李洪興;施煜;;模糊線性回歸模型(Ⅱ)[J];北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年04期

7 陸元鴻;;水塔水流量問(wèn)題的廣義線性回歸解法[J];大學(xué)數(shù)學(xué);2008年06期

8 侯麗敏;馬國(guó)峰;;基于灰色線性回歸組合模型鐵路客運(yùn)量預(yù)測(cè)[J];計(jì)算機(jī)仿真;2011年07期

9 熊耀邦;;建立在線性回歸基礎(chǔ)上建模方法的研究[J];讀與寫(教育教學(xué)刊);2012年11期

10 胡國(guó)成;;線性回歸分析特例[J];計(jì)量技術(shù);1983年03期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 劉春鳳;;多元模糊線性回歸參數(shù)的模糊幅度與置信水平[A];中國(guó)現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)研究會(huì)第九屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1999年

2 強(qiáng)雁;羌維立;;基于線性回歸的建模方法——最小量化法[A];江蘇省現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)研究會(huì)第八次學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2003年

3 萬(wàn)玉成;;輸出數(shù)據(jù)為未確知數(shù)的線性回歸預(yù)測(cè)模型[A];第四屆中國(guó)不確定系統(tǒng)年會(huì)論文集[C];2006年

4 連華娟;李曉奇;;模糊線性回歸分析[A];中國(guó)數(shù)學(xué)力學(xué)物理學(xué)高新技術(shù)交叉研究學(xué)會(huì)第十二屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2008年

5 哈明虎;王熙照;;Fuzzy線性回歸分析及參數(shù)估計(jì)[A];模糊數(shù)學(xué)和系統(tǒng)成果會(huì)論文集[C];1991年

6 高偉;陳川;;海底參數(shù)反演的鄰域加權(quán)線性回歸算法[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)2009年青年學(xué)術(shù)會(huì)議[CYCA’09]論文集[C];2009年

7 蔡季新;沈永偉;麻良彬;余遠(yuǎn)東;黃雪輝;;基于線性回歸的樣本篩選方法及其在短期預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[A];第八屆全國(guó)優(yōu)秀青年氣象科技工作者學(xué)術(shù)研討會(huì)論文匯編[C];2014年

8 王建國(guó);;帶有連續(xù)和離散數(shù)據(jù)的局部線性回歸:一致收斂性及收斂速度[A];21世紀(jì)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第11卷）[C];2010年

9 賴茂柏;蓋國(guó)勝;楊玉芬;劉偉;;粉煤灰的表面改性及線性回歸優(yōu)化改性工藝[A];第十一屆全國(guó)粉體工程學(xué)術(shù)會(huì)暨相關(guān)設(shè)備、產(chǎn)品交流會(huì)論文集[C];2005年

10 左智力;江建平;謝鋒;;大鯢形態(tài)量度分析[A];中國(guó)動(dòng)物學(xué)會(huì)兩棲爬行動(dòng)物學(xué)分會(huì)2005年學(xué)術(shù)研討會(huì)暨會(huì)員代表大會(huì)論文集[C];2005年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 陳源;基于正態(tài)模糊數(shù)的模糊線性回歸研究與應(yīng)用[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京);2015年

2 李琳君;集群數(shù)據(jù)的二次光滑局部線性回歸分析[D];華中師范大學(xué);2015年

3 劉文;手持教育技術(shù)在“線性回歸分析”中的應(yīng)用及案例研究[D];華中師范大學(xué);2015年

4 張宇;AANA誤差下線性回歸模型M估計(jì)的漸近性質(zhì)[D];湖北師范大學(xué);2016年

5 黃芬芬;部分線性回歸模型參數(shù)的差分k-d估計(jì)[D];湖北師范大學(xué);2016年

6 胡章剛;線性回歸診斷若干問(wèn)題研究[D];武漢科技大學(xué);2010年

7 高菲菲;二次光滑局部線性回歸的核密度函數(shù)選擇分析[D];華中師范大學(xué);2013年

8 肖劍;連續(xù)時(shí)間局部線性回歸的邊界效應(yīng)[D];復(fù)旦大學(xué);2012年

9 孟會(huì)芳;二次光滑局部線性回歸中的寬帶選擇[D];華中師范大學(xué);2013年

10 張哲;高維數(shù)據(jù)線性回歸建模方法分析[D];天津大學(xué);2013年

，

本文編號(hào)：1370335