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多元条件密度函数的投影追踪估计方法
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作者 叶阿忠 rob j hyndman 《福州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期794-797,共4页
由多元条件密度函数fYX(yx)(x∈Rp)可以知道许多被解释变量Y对解释变量X的回归关系的信息,其条件期望就是回归函数,条件方差就是回归误差项的条件方差.为了克服高维空间数据稀松性带来的估计上的困难,提出多元条件密度函数的投影追踪估... 由多元条件密度函数fYX(yx)(x∈Rp)可以知道许多被解释变量Y对解释变量X的回归关系的信息,其条件期望就是回归函数,条件方差就是回归误差项的条件方差.为了克服高维空间数据稀松性带来的估计上的困难,提出多元条件密度函数的投影追踪估计方法,通过最小化Ku llback-Le ib ler距离,得到了最优初始条件密度函数和每一步的增量函数和方向向量,还给出了估计步骤及其终止法则. 展开更多
关键词 多元条件密度函数 投影追踪 Kullback-Leibler距离 终止法则
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