惩罚经验似然相关论文
随着目前互联网大数据的不断发展,数据中的信息量越来越多,相对应的数据的维度也越来越高,如何有效的处理高维数据已经成为近些年......
高维数据的变量选择问题最近十几年来一直是统计及其相关领域研究的热点，基于线性回归模型讨论变量选择方法的文章层出不穷，基于其它......
众所周知，变量选择是统计建模和知识发现领域的非常重要的课题之一.随着高维数据分析需求的兴起，使得这一问题的研究显得更加突出而......
研究了半参数变系数部分线性测量误差模型的惩罚经验似然问题.首先基于无偏辅助函数,构造了惩罚经验对数似然函数,证明了所得惩罚......
本文基于原有的经验似然函数,在经验似然的约束条件中的估计方程上加入Huber函数和权重函数,将经验似然方法和稳健估计方程相结合,......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
研究了当非参数部分带有测量误差时,部分线性模型的变量选择与参数估计问题。在自适应Lasso惩罚函数下,证明了所构造的惩罚经验似......
