發(fā)布時間：2020-04-01 04:23

【摘要】：在研究函數(shù)型解釋變量和響應變量之間關系時,函數(shù)型回歸模型是函數(shù)型數(shù)據(jù)分析中最重要的統(tǒng)計模型,而函數(shù)型非參數(shù)回歸模型又是函數(shù)型回歸模型中最常用的。在現(xiàn)實生活中,出現(xiàn)最多的就是時間序列數(shù)據(jù),這種數(shù)據(jù)往往不是獨立的,稱為相依樣本數(shù)據(jù)。在抽樣調查,制藥跟蹤測試和可靠性測試等問題中,由于各種因素常導致響應變量出現(xiàn)缺失,所以,在缺失數(shù)據(jù)下對統(tǒng)計模型的研究具有重要意義。本學位論文主要基于非參數(shù)回歸模型,針對相依樣本,利用核方法構造估計量,并分別研究響應變量具有函數(shù)特征和響應變量隨機缺失下估計量的漸近性質。最后通過模擬實驗驗證估計的效果,主要內容如下:(一)雙函數(shù)型時間序列數(shù)據(jù)核回歸估計的收斂速度這部分主要通過建立非參數(shù)回歸模型,考慮解釋變量定義在半度量空間,響應變量在希爾伯特空間取值。這部分工作是在響應變量也具有函數(shù)型特征時,在相依樣本下,利用核方法構造未知回歸算子的估計量,并研究該估計量的逐點收斂速度和一致收斂速度,最后用有限樣本的模擬去說明估計量的效果很好。(二)隨機缺失相依函數(shù)型數(shù)據(jù)的非參數(shù)核回歸估計這部分也是基于非參數(shù)回歸模型,其中響應變量Y是標量且隨機缺失,解釋變量X在半度量空間F上取值。這部分主要的工作是在相依樣本下,利用非參數(shù)核方法估計回歸算子,并證明估計量的一致收斂速度。此項研究對解決函數(shù)型數(shù)據(jù)分析(Functional Data Analysis,FDA)中缺失問題具有深遠的意義。
【圖文】：

圖 3.1 五條預測函數(shù)型響應(實線)和對應的真實函數(shù)型響應(虛線Five predicted functional responses (solid lines), and corresponding trueresponses (dashed lines), respectively。然后，基于學習樣本利用除去 2nl 的交叉驗證方法計算出最

圖 3. 2 兩大主成分的預測效果Fig 3.2 The quality of prediction for the two first components進一步，，類似 Ferraty et al.(2012)[42], 將 m 的經(jīng)驗協(xié)方差算子表示如下： ,1,Tm nc cm m
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：O212.1

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

1 凌能祥;丁潔;;相依函數(shù)型數(shù)據(jù)條件密度估計的漸近性質[J];數(shù)學物理學報;2012年03期

本文編號：2609977