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高斯混合模型假设数据来自多个高斯分布,只要取足够多的混合成分,就可以很好的逼近复杂数据,具有很大的灵活性,但在对高维数据建模......
在统计学中,如何较好地拟合一组给定数据的密度函数并给出密度曲线的参数形式一直备受关注。尤其是实际问题中经常遇见的删失数据......
学位
本文对文[1]给出的一类半参数广义线性模型(semi-paramctric GLM),利用惩罚似然方法得到参数和非参数函数的惩罚似然估计。同时指......
本文在给出了半参数广义线性模型惩罚似然估计及惩罚准似然估计的基础上,得到了下面几个性质:(Ⅰ)极小惩罚似然估计及惩罚准似然估......
对３种抽样方式讨论了余重对数二元回归概率模型的极大似然估计和极大惩罚似然估计。并对数据及模型作了进一步的推广。......
目的阐明基于惩罚估计的两部模型原理,并借助该方法分析家庭医疗费用的影响因素。方法利用最小最大凹罚(minimax concave penalty,......
变量选择是高维数据分析的一个重要研究问题,而对似然函数加一个惩罚项是近些年使用最为广泛的变量选择方法。惩罚似然方法的提出......
在颇具争议的收入差距和健康关系研究中,为了降低可能存在的模型设定和遗漏变量偏误,本文提出了随机效应半参数logit模型,其中非参......
