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.
论文目录
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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标签：函数型数据论文; 函数型线性回归模型论文; 分布族论文; 算法论文;