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搜索结果: 1-5 共查到自变量相关记录5条 . 查询时间(0.1 秒)
本文基于数据双侧归并的一般化设定探讨了回归方程中包含归并数据时的参数估计问题。对于某些变量存在数据归并的线性模型,由于样本似然函数非常复杂,普通的一阶优化条件没有解析解,Newton-Raphson迭代也难以收敛。我们基于EM算法来计算参数的ML估计,推导了对应的参数迭代方程,给出了参数的一个闭式解。特别是,当数据双侧归并比例达到100%时,被归并的连续变量退化为虚拟变量的形式,对此,我们建议使用...
数据归并与连续自变量虚拟化(下)。
以随机函数逼近论的观点看待统计模型问题,得到了解决其问题的具有一般性的新途径与新方法, 作出了随机自变量多项式回归函数及其相应的误差方差的优良估计,其优良性的标准包括强相合性、相合渐近正态性与$L^1$收敛性.
自变量化学化工实验数据的新拟合方程。

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