回歸分析是通過(guò)運(yùn)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的方法,對(duì)大量觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列計(jì)算處理,從而確定所研究的因變量與一個(gè)或多個(gè)自變量間的定量關(guān)系,并最終建立一個(gè)函數(shù)表達(dá)式,在統(tǒng)計(jì)理論和實(shí)際運(yùn)用中均具有舉足輕重的地位。其中參數(shù)回歸是一種常見(jiàn)的回歸分析方法,這種回歸方法簡(jiǎn)便易行,在實(shí)證分析中得到普遍運(yùn)用,但其需要事先確定模型的函數(shù)形式,然后在此基礎(chǔ)上對(duì)變量的關(guān)系進(jìn)行具體分析。這樣的話就會(huì)存在模型被誤設(shè)的可能性,從而導(dǎo)致最終的估計(jì)結(jié)果偏差較大。非參數(shù)回歸則可以很好地解決上述問(wèn)題,即非參數(shù)回歸不必事先假定被解釋變量和解釋變量之間所存在的準(zhǔn)確的函數(shù)形式,而是盡可能多地從數(shù)據(jù)本身來(lái)獲取信息。這種方法十分有效地增加了模型的有效性和適用性,因此非參數(shù)回歸模型在產(chǎn)生后得到了迅速發(fā)展,并被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)中的各個(gè)領(lǐng)域。但是不可避免地,非參數(shù)回歸模型仍需要滿足一些條件,比如未知函數(shù)的平滑性要求,比如模型中誤差項(xiàng)服從均值為零、方差為常數(shù)的正態(tài)分布。半?yún)?shù)回歸則綜合了參數(shù)回歸和非參數(shù)回歸,模型中既包括參數(shù)部分,又包括非參數(shù)部分,因此其繼承了參數(shù)回歸和非參數(shù)回歸的優(yōu)點(diǎn)。當(dāng)人們對(duì)所研究的變量并未完全了解時(shí),便可以對(duì)已經(jīng)了解的變量建立參數(shù)回歸... 

【文章來(lái)源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 非參數(shù)和半?yún)?shù)統(tǒng)計(jì)的發(fā)展
        1.2.1 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的發(fā)展
        1.2.2 半?yún)?shù)統(tǒng)計(jì)的發(fā)展
    1.3 研究框架
第2章 預(yù)備知識(shí)
    2.1 引言
    2.2 非參數(shù)回歸
        2.2.1 非參數(shù)核回歸
        2.2.2 非參數(shù)局部線性回歸
    2.3 半?yún)?shù)部分線性回歸
    2.4 上期望回歸模型
    2.5 小結(jié)
第3章 上期望非參數(shù)回歸模型
    3.1 引言
    3.2 上期望非參數(shù)核估計(jì)
    3.3 上期望非參數(shù)局部線性估計(jì)
    3.4 模擬分析
        3.4.1 上期望非參數(shù)核估計(jì)模擬
        3.4.2 上期望非參數(shù)局部線性估計(jì)模擬
    3.5 定理證明
    3.6 小結(jié)
第4章 上期望半?yún)?shù)回歸模型
    4.1 引言
    4.2 上期望半?yún)?shù)部分線性模型
    4.3 模擬分析
    4.4 定理證明
    4.5 小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2962016