1) 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。
2) Nadaraya-Watson
Nadaraya-Watson估计
3) Nadaraya-Watson kernel regression
Nadaraya-Watson核回归
4) Kernel estimation
核估计
1.
Identifying exceptions from data streams based on kernel estimation and interval clustering,;
基于核估计和区间聚类的数据流中异常模式发现
2.
Kernel Estimation of β in Nonparametric Regression Models;
非参数回归模型中β的核估计
3.
Considering the flaw of history simulation method,the paper adopts kernel estimation method to estimate parameters and their standard deviation,and then gives case analysis.
考虑到传统的历史模拟方法存在的缺点,采用基于核估计的历史模拟方法获得估计值及其置信区间,并用实例进行了分析。
5) kernel density estimation
核估计
1.
New algorithm for moving object detection based on the triangle kernel density estimation model;
基于三角核估计模型的运动目标检测方法
2.
This paper presented a new approach of bandwidth selection in kernel density estimation.
提出了密度核估计中窗宽选择的一种新方法,并通过选取适当的核函数,推导出决定窗宽选择的数学表达式,最后在均方误差(MSE)意义下,通过与交叉验证法(cross-validation)进行比较,说明在未知总体分布的情形下,用此方法选择最优窗宽是很有效的一个途径。
3.
In this paper,we first introduce the concept of kernel density estimation,and then the idea of variable bandwidth for kernel density estimation is considered from a new point of view.
通过对非参数密度核估计定义的理解,从一个崭新的角度提出了变窗宽密度核估计的思想,且对于i。
6) kernel estimate
核估计
1.
The strong consistency of conditional t-quantiles kernel estimate for dependent sample;
相依样本条件t-分位数核估计的强相合性
2.
Based on complete and censored data, we obtain pointwise consistency of regression function kernel estimates under suitable conditions, the results are distribution-free in the sense that they are true for all distribu.
在合适条件下获得了一类基于完全和截尾数据回归函数核估计的逐点相合性，所获的结果对于所有Ｘ的分布μ均成立，因此是分布自由
3.
In this model, nonparametric components are estimated by kernel estimates, and parametric component is estimated by least square estimate.
对模型的非参数成份构造了核估计，然后利用最小二乘法估计参数成份，最后证明了估计的若干渐近性质（例如，相合性，渐近正态性等）。
补充资料：NA
内次甲基四氢邻苯二甲酸酐又称甲撑邻苯二甲酸酐，简称NA，分子量164。白色结晶，熔点162～167℃。
有潮解性。易溶于苯、甲苯、丙酮，受热升华，能与水反应成酸。 用作环氧树酯固化剂、硬化玻璃固化剂、橡胶软化剂的中间体、塑料钢丝塘瓷及树酯等表面治化剂、高沸点溶剂、合成润滑剂、纺织整理渗透剂等。
用作环氧树脂的固化剂，参考用量75～95phr，固化条件120℃／2h十150℃／5h或80 ℃／3h十120℃／3h十200 ℃／4h。固化物具有优良的耐热性、耐候性和电性能，耐热200 ℃以上。
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