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样本加权的多模型回归

A Sample Weighted Switching Regression Model
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摘要 回归分析是一种建立变量之间函数关系的简便方法.原始的回归分析算法并未考虑样本点的权重,即认为每个样本点的重要性都相等.但是,这样的算法在遇到包含野值点的实际问题时经常会失效,因为野值点会对回归模型产生很大的干扰.而对于多模型回归估计,每个样本点隶属于各模型的程度不同.针对多模型回归的这一特点,研究一种自适应的样本加权方法,在每一次计算样本点隶属度时,也对样本点的权重进行逼近,尽可能使野值点的权重减小为0,数值实验表明了该方法的有效性.
作者 朱岩 于剑
机构地区 北京交通大学计算机研究所
出处 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第z2期403-407,共6页 Journal of Computer Research and Development
基金 霍英东青年教师基金项目(101068) 教育部博士点基金项目(20050004008) 教育部新世纪优秀人才计划基金项目(NCET-06-0078)
关键词 回归 最小二乘法 隶属度 权重 野值点 异方差 自适应
分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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参考文献8

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计算机研究与发展
2007年 第z2期

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