基于偏正态数据下联合位置与尺度混合专家回归模型的参数估计

混合专家回归模型广泛应用于异质总体数据的分类,聚类及回归分析中.研究基于偏正态数据,提出了联合位置与尺度混合专家回归模型,该模型同时对位置,尺度和混合比例参数建模,应用MM算法和EM算法研究了该模型参数的极大似然估计.通过随机模拟和实例分析说明了该模型和方法的有效性与实用性.

Tweedie类分布下广义线性联合均值与散度混合专家回归模型

Tweedie类分布在财产保险中常常用来对索赔额进行量化,而混合专家回归模型在统计和机器学习方面被广泛地研究,并用来对异质总体数据进行分类、聚类及回归分析.本文基于Tweedie类分布提出广义线性联合均值与散度混合专家回归模型,从而为非寿险费率厘定精算技术的发展提供参考思路.接着,利用EM算法给出该模型的极大似然估计,进而通过随机模拟实验验证了所提出方法的有效性.最后,本文结合空气质量指标(AQI)数据验证了该模型和方法具有实用性和可行性.

联合均值与方差混合专家回归模型的参数估计

在社会、经济领域中存在大量来自异质总体的异方差数据.本文针对异质总体的异方差数据,研究提出联合均值与方差混合专家回归模型,该模型同时对感兴趣的均值、方差和混合比例参数建模,可以概括和描述众多的实际问题.然后,利用EM算法和MM算法给出该模型的最大似然估计,进而通过Monte Carlo随机模拟来验证所提出的方法的有效性.最后,本文结合实际数据AQI(空气质量指数)说明模型的实用性和可行性.

偏正态数据下众数混合专家回归模型的参数估计

混合专家模型是对异质总体数据进行回归、分类和聚类的异构性建模的流行框架.研究基于偏正态分布,提出了众数混合专家回归模型,该模型既对混合偏态数据分类后进行众数建模,同时又对混合比例建模,相比单纯的众数回归模型具有更大的适应性,可以概括和描述众多的实际问题.采用了一种有效的模式识别聚类方法来选择子聚类的数量.分别应用MM算法和梯度下降法辅助的EM算法对模型未知参数进行极大似然估计,通过Monte Carlo模拟试验和实例分析比较,说明本文提出方法的有效性和实用性.

再生散度分布族下联合方位与散度混合专家回归模型的参数估计

再生散度分布族是一种比指数族分布更加广泛的分布,其适用性更强,为了了解散度的来源,基于一般的方位模型,提岀了联合方位与散度模型,即再生散度分布族下联合方位与散度模型,而混合专家回归模型在统计机器学习方面被广泛的研究,并用于解决异质总体的分类问题.本文研究了再生散度分布族下的混合专家回归模型,并利用MM及EM算法对参数进行极大似然估计.最后,通过随机模拟和实例研究说明该模型和方法是有效和有用的.