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1)  Locallinearregressionmodel
局部线性回归模型
2)  local linear regression
局部线性回归
1.
The M-estimate of the local linear regression with variable bandwiths;
变窗宽局部线性回归中的M-估计
2.
In order to study the statistical inference of the nonparametric component in the semiparametric varying-coefficient partially linear models,a profile least-squares estimator for varying coefficient function is proposed by local linear regression technique.
为了研究半参数变系数部分线性回归模型中非参数分量的统计推断问题,利用局部线性回归方法,给出了变系数函数的porfile最小二乘估计,证明了该估计的渐近偏差、渐近方差,同时获得了该估计的渐近正态性。
3.
A estimation of m(x) was given by using a robust local linear regression smoother with variable bandwidth.
在缺失响应变量的不完全数据下,对非参数回归模型进行研究,利用稳健的变窗宽局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的估计,并证明了局部M-估计具有相合性和渐近正态性。
3)  partially linear regression model
部分线性回归模型
1.
Aim at the estimation of a partially linear regression model with errors in covariables,by using the empirical likelihood method,the proposed maximum empirical likelihood estimators of unknown parameters are proved to be asymptotically normal under some conditions.
针对带有协变量误差的部分线性回归模型的估计问题,利用经验似然方法,在一定条件下,证明了所得到的未知参数的极大经验似然估计具有渐近正态性。
4)  partially linear model(PLM)
部分线性回归模型(PLM)
5)  Partially linear autoregressive model
部分线性自回归模型
1.
Based on kernel estimation of nonparametric function,the consistent estimator of the fourth moment of errors in partially linear autoregressive models is constructed.
基于非参数函数的核估计,构造了部分线性自回归模型中误差四阶矩的相合估计,从而给出了误差方差核估计的渐近正态性,并通过模拟算例和实例说明了其应用。
6)  partly linear autoregressive model
部分线性自回归模型
1.
Piecewise polynomial estimates of error moments inpartly linear autoregressive models;
部分线性自回归模型中误差矩的分段多项式估计
2.
A partly linear autoregressive model, in which explanatory variables in linear component consist of some lagged values of response variable but an explanatory variable in unknown nonparametric function is a general random variable, is considered.
考虑一类部分线性自回归模型,其中,线性项中的解释变量为响应变量的滞后变量,未知非参数函数中的解释变量为一般随机变量。
补充资料:多元线性回归模型
分子式:
CAS号:

性质:假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1,x2,…,xm的线性函数,但表达其线性关系的系数是未知的,要根据输入输出的n次观察结果(c11,x21,…,xml,yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值,所得到的模型为多元线性回归模型。

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参考词条