1) multivariate regression empirical Bayes approach
多元回归经验贝叶斯法
2) Bayesian regression
贝叶斯回归
1.
In order to accelerate the computation of kernel density estimation(KDE) and to reduce the complexity of KDE model,a fast KDE algorithm based on sparse Bayesian regression is proposed.
为了加快核密度估计(KDE)的计算速度,简化模型复杂度,提出了一种基于稀疏贝叶斯回归的KDE稀疏构造算法SBR-KDE。
3) empirical Bayes
经验贝叶斯
1.
Estimation of the parameters of linear exponential model by empirical Bayes;
线性指数模型参数的经验贝叶斯估计
2.
Monotone Empirical Bayes Test for Scale Parameter under Random Censorship;
随机删失下刻度参数的单调经验贝叶斯检验
3.
Empirical Bayes Test for the Life Parameter in the Exponential Distribution;
指数分布中寿命参数的经验贝叶斯检验(英文)
4) empirical Bayes estimation
经验贝叶斯估计
1.
Empirical Bayes estimation was derived under square loss function and empirical Bayes estimations of the parameter were constructed for linear exponential distribution.
对线性指数分布在平方损失下获得了参数的贝叶斯估计,并构造了相应的经验贝叶斯估计,证明了所提出的经验贝叶斯估计是渐近最优的且有收敛速度O(n-q),其中q=(s-1)(λs-1)/[s(2s+1)],1/2<λ<1-1/(2s),s≥2是一给定的整数。
5) asymptotic empirical Bayesrule
经验贝叶斯规则
6) empirical Bayes estimator
经验贝叶斯估计
1.
In this paper,empirical Bayes estimator on binomial distribution is discussed.
讨论了二项分布的经验贝叶斯估计。
补充资料：多元线性回归
分子式：
CAS号：
性质：又称为多元线性拟合。研究一个因变量与多个自变量的线性关系。可用最小二乘法来估计回归参数，建立多元一次方程。
CAS号：
性质：又称为多元线性拟合。研究一个因变量与多个自变量的线性关系。可用最小二乘法来估计回归参数，建立多元一次方程。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条