基于区间型数据的非线性回归方法研究及其应用

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区间型数据现在十分常见和被广泛应用,因此如何有效分析区间型数据,了解其数据结构及规律并进行预测,已经成为各个领域中的重要课题。本文首先对学者已提出的可选参考点模型和蒙特卡洛方法进行对比分析,弥补了区间型数据分析方法比较的缺失,说明了当区间型数据呈现线性结构、样本数量大时,蒙特卡洛方法效果更好。其次,将蒙特卡洛方法的思想推广至非线性结构的数据,结合非参数可加模型优点,构建蒙特卡洛非参数化可加模型MCAM(Monte Carlo Additive Method,MCAM):在利用区间内全部信息的基础上,刻画区间型数据的非线性数据结构。同时我们进行了数据模拟和实证分析,综合表明所提方法的有效性,最后得到当区间内部信息不明确,则所提出的蒙特卡洛非参数化可加模型表现效果较好的结论。为区间型数据的应用领域提供新的解决思路和方案。
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