1) multi-parameter regression model
多参数回归模型
2) semiparametric regression model
半参数回归模型
1.
Asymptotic behavior of semiparametric regression model under missing data;
缺失数据下半参数回归模型的渐近性质
2.
Local linear smoothing to semiparametric regression model under missing response data;
缺失数据下半参数回归模型的局部线性光滑
3.
Convergence rates of M-estimates in a semiparametric regression model;
一类半参数回归模型中M估计的收敛速度
3) nonparametric regression model
非参数回归模型
1.
The computed results showed that the nonparametric regression model could achieve better results than the linear regression model for national final consumption.
结果表明,相对于线性回归模型而言,非参数回归模型能够很好地解决我国国民最终消费问题,预测精度较高。
2.
Based on the empirical likelihood ratio test is proposed to test the autocorrelation of the random errors in nonparametric regression model.
基于经验似然的方法构造了检验统计量,对非参数回归模型中的误差进行了相关性假设检验,获得了零假设下检验统计量的渐近分布为χ2分布。
3.
The model is applied to predict the total amount of Chinese population,and the results show that nonparametric regression model is better than linear regression model,at the same time,the situation orthogonal sequence estimate is superior to k-near neighbour estimate for the dynamic relation between the total amount of Chinese population and nation.
结果表明:非参数回归模型优于线性回归模型,同时正交序列估计效果也优于k-近邻估计。
4) semi-parametric regression model
半参数回归模型
1.
Edgeworth expansion of random weighting estimation in semi-parametric regression model;
半参数回归模型随机加权估计的渐近展开
2.
We utilize the estimated result of ″solow′s residual value law″ to the contribution rate of technological progress,lead polynomial distributed lags model and semi-parametric regression model into ″solow′s equation″.
在用"索洛余值法"估计技术进步贡献率研究的基础上,将多项式分布滞后模型和半参数回归模型引入"索洛方程",对"索洛余值法"估计进行改进,避免前提假设未得到满足而直接对参数进行估计,并以山西省为例进行实证分析。
3.
The current approach,based on the semi-parametric regression model,holds that the observations can be de-noising via wavelet threshold,and the nonlinear errors can be estimated and removed from the observations.
在半参数回归模型的基础上,应用小波阈值去噪算法估计并消除观测数据中存在的非线性误差,提出了基于小波去噪半参数回归模型的卫星轨道测量数据预处理方法,以提高数据预处理的精度。
5) Varying-parameter regression model
变参数回归模型
6) parametric regression models
参数回归模型
1.
This paper presents maximum weighted likelihood estimation of parametric regression models and proves its asymptotic properties such as consistency and asymptotic normality by using laws of large numbers and central limit theory.
对参数回归模型的估计因不同观测点的重要程度不同 ,常常要采用加权估计方法 。
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。
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。
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