基于一类重尾分布的函数型线性回归模型的稳健性估计

基于一类重尾分布的函数型线性回归模型的稳健性估计

论文摘要

假定随机误差分布来自具有重尾特征的scale mixtures of normal分布族,运用贝叶斯方法研究了函数型线性回归模型的稳健性估计,其中模型的响应变量为标量,解释变量为函数型变量.数值模拟结果表明:当响应变量的观测数据存在离群值时,建立的方法得到的模型参数的估计,要优于正态分布假定下的模型参数的估计.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 单国栋,侯以恒,刘柏森

关键词: 函数型数据,函数型线性回归模型,分布族,算法

来源: 数学的实践与认识 2019年01期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 长春大学理学院,东北财经大学统计学院

基金: 辽宁省教育厅重点项目(LN2017ZD001)

分类号: O212.1

页码: 181-187

总页数: 7

文件大小: 306K

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