异质数据下基于变点检验分段偏正态均值回归的参数估计

带有偏斜的异质数据广泛出现在大气科学、生物医学和经济学等领域.目前关于异质偏斜数据建模的方法还很少被提出,且现存的分段模型不能自动的对数据分段,大大限制了分段模型的应用场景.针对异质偏斜数据,提出了一种基于偏正态均值回归的分段模型,且在模型的参数估计部分改进了EM算法M步中的两点梯度下降算法,用显示解替代了文献[24]的迭代算法.使用MIC信息准则做模型的变点检验,同时估计变点的位置.通过数值模拟表明所提模型和算法的有效性.实例分析表明,所提分段偏正态回归模型的预测精度优于不分段偏正态回归模型下的预测精度,且具有更好的解释性.