1) Nadaraya-Watson
Nadaraya-Watson估计
2) Nadaraya-Watson kernel estimate
Nadaraya-Watson核估计
1.
As to nonparametric and semiparametric regression models, the most widely used regression methods include: local smoothness, including Nadaraya-Watson kernel estimate, Gasser-Muller estimate, local polynomial method; spline method(such as smoothing spline, spline penalies and so on); other is orthogonal series estimates, such as Fourier series and so on.
对于非参数和半参数回归模型,现在人们研究比较多的非参数回归拟合方法主要包括:局部光滑,包括Gasser-Muller估计,Nadaraya-Watson核估计和局部多项式方法等;样条方法(包括光滑样条、惩罚样条等);还有就是正交级数估计,如小波方法,正交级数等。
3) Nadaraya-Watson kernel regression
Nadaraya-Watson核回归
4) Begovich&Watson
Begovich & Watson
1.
Maxwell water cut measuring model and Begovich&Watson water cut measuring model are introduced,and the differences between the two models are analyzed.
文章介绍了经典的含水率测量模型Maxwell和Begovich & Watson,分析两模型之间存在的差异,进行了室内静态试验和模拟井动态试验,静态实验近于模拟环状流,动态实验接近泡状流。
5) estimate
[英]['estimeit] [美]['ɛstə,met]
估计,估价
6) size up; make an appraisal
估计;评估
补充资料：Galton-Watson过程
Galton-Watson过程
Gahon - Watson process
G曲朋一w‘加阅过程【C目阪扣一wat城口脚倪ess;ra几盯。-。a一BaTeo.a npo明eee] 具有一种类型的粒子的离散时间分支过程(b晓山-c址ngplt兀思骆).以F.Galton和G.W白朽。n的名字命名，他们在1873年首先研究了一个家族的退化问题. B .A.Q砚‘r卜朋。B撰
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参考词条