本文選題：方差 + 局部懲罰樣條　； 參考：《統(tǒng)計與決策》2017年21期

【摘要】：在懲罰樣條回歸方法中,截斷冪基系數(shù)的懲罰權(quán)重是相等的,這導致在數(shù)據(jù)具有局部異質(zhì)性時不能很好地去擬合原函數(shù)。文章以結(jié)點兩端數(shù)據(jù)點的方差構(gòu)造了一種新的局部懲罰樣條回歸方法,能夠很好地解決數(shù)據(jù)具有局部異質(zhì)性的問題。該方法對數(shù)據(jù)波動較小的區(qū)域給予較大的懲罰,而對數(shù)據(jù)波動較大的區(qū)域給予較小的懲罰,從而實現(xiàn)懲罰的局部性。通過模擬的結(jié)果可知,當數(shù)據(jù)具有局部異質(zhì)性時,構(gòu)造的新的局部懲罰樣條比整體懲罰樣條和光滑樣條具有更好的擬合效果。
[Abstract]:In the penalty spline regression method, the penalty weights of the truncated power base coefficients are equal, which leads to the failure to fit the original function well when the data has local heterogeneity. In this paper, a new local penalty spline regression method based on the variance of data points at both ends of nodes is proposed, which can solve the problem of local heterogeneity of data. In this method, the region with less data fluctuation is punished more, and the region with large data fluctuation is punished less, so that the punishment can be localized. The simulation results show that the new local penalty spline is better than the global penalty spline and the smooth spline when the data has local heterogeneity.
【作者單位】： 安徽大學數(shù)學科學學院;安徽大學商學院;
【基金】：國家自然科學基金(天元基金)資助項目(11026076) 安徽大學大學生科研訓練計劃項目(J18520205)
【分類號】：O212.1

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 湯濤，解經(jīng)建;一類樣條回歸曲線交點選擇方法及應用[J];安徽建筑工業(yè)學院學報(自然科學版);1995年Z1期

2 盧一強,茆詩松;非參數(shù)Bayes樣條回歸[J];華東師范大學學報(自然科學版);2004年04期

相關(guān)碩士學位論文 前1條

1 關(guān)海洋;貝葉斯局部懲罰樣條回歸模型[D];安徽大學;2016年

，

本文編號：2118318