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摘要:
在有异常值的数据中,Bootstrap样本可能比原有样本含有更高的"污染",这会降低所要做的统计推断的有效性.本文讨论在非参数回归N-W估计中,如何利用影响函数得到重新抽样的概率,使用倾斜的Bootstrap方法得到曲线的拟合,从而达到有效地抵制异常值对回归函数影响的目的,数值模拟的结果表明这种处理方式的有效性.
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文献信息
篇名 非参数回归函数的稳健Bootstrap
来源期刊 数学研究 学科 数学
关键词 非参数回归 Bootstrap 影响函数 带宽选择
年,卷(期) 2006,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 307-314
页数 8页 分类号 O211.1
字数 4263字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-6837.2006.03.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 林建华 厦门大学数学科学学院 29 664 13.0 25.0
2 林少炜 厦门大学数学科学学院 2 2 1.0 1.0
3 吴绍凤 厦门大学数学科学学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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非参数回归
Bootstrap
影响函数
带宽选择
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数学研究
季刊
1006-6837
35-1177/O1
厦门大学数学科学学院
eng
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3116
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