貝葉斯局部懲罰樣條回歸模型.pdf

1、參數(shù)回歸模型以其形式簡潔，簡單易算的特點使其在各領(lǐng)域的應(yīng)用十分廣泛.但是當(dāng)解釋變量和被解釋變量關(guān)系復(fù)雜，很難用常見函數(shù)關(guān)系式表達(dá)時，就不能采用參數(shù)回歸模型建模.非參數(shù)回歸模型因其擬合復(fù)雜數(shù)據(jù)能力較強并能呈現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的非線性關(guān)系而得到眾多學(xué)者的關(guān)注.本文主要介紹了貝葉斯局部懲罰樣條回歸模型.在貝葉斯全局懲罰樣條回歸模型中加入基于局部數(shù)據(jù)極差的局部懲罰，得到貝葉斯局部懲罰樣條回歸模型.模擬結(jié)果表明貝葉斯局部懲罰樣條回歸模型比貝葉斯全局懲罰樣

2、條回歸模型有更好地自適應(yīng)能力，對數(shù)據(jù)的擬合更充分.本文內(nèi)容具體如下:
　　(1)首先，介紹參數(shù)回歸模型和非參數(shù)回歸模型，指出當(dāng)數(shù)據(jù)復(fù)雜時，非參數(shù)回歸模型具有更強的擬合能力.
　　(2)然后，詳細(xì)介紹了懲罰樣條回歸模型參數(shù)的求解以及懲罰項的構(gòu)造，通過GCV準(zhǔn)則選擇最佳光滑參數(shù)，使回歸函數(shù)擬合優(yōu)度和光滑程度之間達(dá)到平衡.
　　(3)最后，給出貝葉斯局部懲罰樣條回歸模型.介紹貝葉斯統(tǒng)計基本思想，并且討論了貝葉斯全局懲罰樣條回