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多元条件密度函数的投影追踪估计方法
1
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.
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关键词
多元条件密度函数
投影追踪
Kullback-Leibler距离
终止法则
原文传递
题名
多元条件密度函数的投影追踪估计方法
1
作者
叶阿忠
Rob J Hyndman
机构
福州
大学
管理学院
莫纳什大学计量经济和商务统计系
出处
《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
基金
国家自然科学基金资助项目(70371025)
教育部人文社会科学研究资助项目(02JA790014)
文摘
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.
关键词
多元条件密度函数
投影追踪
Kullback-Leibler距离
终止法则
Keywords
multivariate conditional densities
projection pursuit
Kullback - Leibler distance
termination criteria
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
F224 [经济管理—国民经济]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多元条件密度函数的投影追踪估计方法
叶阿忠
Rob J Hyndman
《福州大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006
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