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动态变系数回归模型的识别与非参数GMM估计 被引量:1
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作者 李睿 郝瑞丽 《数学年刊(A辑)》 CSCD 北大核心 2016年第3期337-358,共22页
主要研究关于面板数据的有限阶固定效应的动态变系数回归模型(简称FDVCM)的统计推断问题.基于B-样条函数和广义矩估计(简称GMM)方法,首先建立了未知系数函数的非参数GMM估计,并证明大样本情形下该估计达到最优非参数收敛速度且具有渐近... 主要研究关于面板数据的有限阶固定效应的动态变系数回归模型(简称FDVCM)的统计推断问题.基于B-样条函数和广义矩估计(简称GMM)方法,首先建立了未知系数函数的非参数GMM估计,并证明大样本情形下该估计达到最优非参数收敛速度且具有渐近正态性质.然而实际问题中模型的动态阶数完全未知,也可能存在其它冗余的回归变量,文中借助文[Fan J,Li R.Variable selection via penalized likelihood and its oracle properties.Journal of the American Statistical Association,2001,96(456):1348-1360]中的smoothly clipped absolute deviation(简称SCAD)惩罚函数同时识别真实的动态阶数和显著的外生回归变量.同时建立了压缩估计的Oracle性质,即所识别的模型与真实模型中的参数估计具有相同的渐近分布.最后,无论是数值试验还是实例数据分析都验证了本文方法的合理性和可行性. 展开更多
关键词 变系数模型 动态回归 样条近似 惩罚GMM估计 Oracle性质
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基于LCSCA特征与协同表示的轨迹分析算法
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作者 王丽珍 胡天睿 李策 《济南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2017年第3期202-207,共6页
为了充分利用最小二乘三次样条近似(LCSCA)特征进行人体行为识别,提出一种基于协同表示分类(CRC)的轨迹分析算法;该算法将传统稀疏表示的分类识别算法中基于l_1范数的稀疏求解,改为基于l_2范数的协同表示求解,大幅降低了分类算法的复杂... 为了充分利用最小二乘三次样条近似(LCSCA)特征进行人体行为识别,提出一种基于协同表示分类(CRC)的轨迹分析算法;该算法将传统稀疏表示的分类识别算法中基于l_1范数的稀疏求解,改为基于l_2范数的协同表示求解,大幅降低了分类算法的复杂度;该方法将LCSCA轨迹特征与CRC分类器紧密结合,采用距离加权的Tikhonov矩阵增强分类效果。结果表明,该方法对于轨迹的等变化具备较强鲁棒性,算法运行速度较快。 展开更多
关键词 轨迹分析 最小二乘三次样条近似特征 协同表示 分类算法
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Bivariate Simplex Spline Quasi-Interpolants
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作者 D.Sbibih A.Serghini A.Tijini 《Numerical Mathematics(Theory,Methods and Applications)》 SCIE 2010年第1期97-118,共22页
In this paper we use the simplex B-spline representation of polynomials or piecewise polynomials in terms of their polar forms to construct several differential or discrete bivariate quasi interpolants which have an o... In this paper we use the simplex B-spline representation of polynomials or piecewise polynomials in terms of their polar forms to construct several differential or discrete bivariate quasi interpolants which have an optimal approximation order.This method provides an efficient tool for describing many approximation schemes involving values and(or) derivatives of a given function. 展开更多
关键词 Polar form QUASI-INTERPOLATION simplex B-spline.
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FUNCTIONAL COEFFICIENT AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL ROOT MODEL
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作者 Jianjun ZHOU Min CHEN 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2012年第5期998-1013,共16页
This paper proposes an extended model based on ACR nmdel: Functional coefficient autoregressive conditional root model (FCACR). Under some assumptions, the authors show that the process is geometrically ergodic, st... This paper proposes an extended model based on ACR nmdel: Functional coefficient autoregressive conditional root model (FCACR). Under some assumptions, the authors show that the process is geometrically ergodic, stationary and all moments of the process exist. The authors use the polynomial spline function to approximate the functional coefficient, and show that the estimate is consistent with the rate of convergence Op(hv+1 + n-1/3). By simulation study, the authors discover the proposed method can approximate well the real model. Furthermore, the authors apply the model to real exchange rate data analysis. 展开更多
关键词 ERGODICITY functional coefficient polynomial spline function.
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