论文摘要
文章从数学及模拟仿真的角度证明特征样本重复抽样回归方法(FSR)的优越性。从数学角度证明了对于连续型变量,FSR中抽样方法可充分利用非原采样点的数据分布信息,从而提高估计精度;由FSR方法得到的统计量变异系数大小与抽样次数m成反比。通过对小样本参数估计的传统回归、Bayes Bootstrap和特征样本重复抽样方法的仿真模拟比较,验证了上述结论。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 高艳平,王晶
关键词: 有限样本,特征样本重复抽样回归,先验分布
来源: 统计与决策 2019年08期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,基础科学
专业: 数学
单位: 山西财经大学统计学院
基金: 国家社会科学基金资助项目(16BTJ016)
分类号: O212.2
DOI: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.08.005
页码: 22-25
总页数: 4
文件大小: 1962K
下载量: 145
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标签:有限样本论文; 特征样本重复抽样回归论文; 先验分布论文;