基于函数型非参数方法的气温数据预测分析 被引量：2

1

作者 柏培鑫 凌能祥 金菊良 《大学数学》 2017年第3期46-51,共6页

基于函数型非参数核回归估计的方法分析安徽省1955年至2010年月度平均气温数据,建立函数型非参数回归模型,并对2010年气温数据进行实证研究.同时,与经典的非参数回归模型的预测结果相比,本文方法的预测均方误差明显优于经典的非参数回... 基于函数型非参数核回归估计的方法分析安徽省1955年至2010年月度平均气温数据,建立函数型非参数回归模型,并对2010年气温数据进行实证研究.同时,与经典的非参数回归模型的预测结果相比,本文方法的预测均方误差明显优于经典的非参数回归方法,体现出函数型非参数模型的优越性. 展开更多

关键词 核回归估计 函数型数据 非参数模型

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基于遍历函数型数据下条件分位数的渐近性质 被引量：1

2

作者 陈灵昕 凌能祥 +1 位作者 王娟 杨艳 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1273-1277,1280,共6页

假设(Xi,Yi)1≤i≤N为一组平稳遍历函数型样本,Yi为取值于实数空间R的随机变量,Xi为取值于半度量空间F。文章考虑在Xi条件下关于Yi分位数回归函数的估计量,主要利用N-W核回归估计方法研究遍历函数型数据下条件分位数的逐点收敛速度。

关键词 遍历型数据 核回归估计 条件分位数 收敛速度

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函数型非参数模型的股市曲线预测

3

作者 夏道明 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第8期80-82,共3页

文章将股市数据与函数型的相关理论结合,将上证综指数据曲线作为函数型数据曲线,建立基于上证综指股市曲线的函数型非参数模型。分析了2013—2016年的上证综指,建立函数型非参数模型,并对2016年12月份的上证综指进行预测,同时与自回归... 文章将股市数据与函数型的相关理论结合,将上证综指数据曲线作为函数型数据曲线,建立基于上证综指股市曲线的函数型非参数模型。分析了2013—2016年的上证综指,建立函数型非参数模型,并对2016年12月份的上证综指进行预测,同时与自回归模型相比较,体现出函数型非参数模型的优势。 展开更多

关键词 上证综指 核回归估计 函数型数据 非参数模型

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随机设计核回归估计的矩相合性

4

作者 杨昕 《理论数学》 2014年第6期223-228,共6页

对随机设计非参数回归模型,在ρ混合样本下研究Nadaraya-Watson型核回归估计,证明了这种核回归估计的逐点矩相合性和全局矩相合性,所获结果推广了Devroye (1981)的结论。

关键词 随机设计 ρ 混合样本 核回归估计 矩相合性

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中国沪深股市结构性波动的政策性影响因素 被引量：13

5

作者 杨继平 陈晓暄 张春会 《中国管理科学》 CSSCI 北大核心 2012年第6期43-51,共9页

本文利用划分均值和方差变点的迭代累积平方和算法(ICSS:MV)对上证综指和深证成指1996年12月16日至2010年12月31日的日收益率序列进行结构变点的检验,通过将结构变点与重大事件对应选取影响沪深股市结构性波动的政策性事件,并根据选取... 本文利用划分均值和方差变点的迭代累积平方和算法(ICSS:MV)对上证综指和深证成指1996年12月16日至2010年12月31日的日收益率序列进行结构变点的检验,通过将结构变点与重大事件对应选取影响沪深股市结构性波动的政策性事件,并根据选取的事件将样本区间分成13个子区间。为了避免参数模型中模型误设的缺陷,利用非参数GARCH模型估计样本区间的波动率;最后利用N-W核回归估计对非参数GARCH估计的波动率与收益率进行回归,分析股市结构性波动产生的政策性影响因素。通过分析发现央行调整存贷款基准利率和存款准备金率、国有股的减持、允许保险公司等机构投资者买卖证券投资基金、调整印花税等政策性因素是造成我国股市变结构波动的重要原因。 展开更多

关键词 股市波动性 政策性因素 ICSS MV算法 非参数GARCH模型 N—W核回归估计

原文传递

基于Nadaraya-Watson核回归估计量的南京市日PM2.5浓度预报研究

6

作者 解康 朱秀娟 《质量与市场》 2024年第6期30-32,共3页

在环境气象研究中,PM2.5浓度的精确预测一直是热门话题。尤其是只基于PM2.5数据本身的预报研究,其在协变量数据缺失的情况下更具有实际应用价值。因此,本文利用Nadaraya-Watson核回归估计量(N-W Kernel Regression Estimator,N-WKRE)预... 在环境气象研究中,PM2.5浓度的精确预测一直是热门话题。尤其是只基于PM2.5数据本身的预报研究,其在协变量数据缺失的情况下更具有实际应用价值。因此,本文利用Nadaraya-Watson核回归估计量(N-W Kernel Regression Estimator,N-WKRE)预测了南京市2018年7—12月的PM2.5浓度值。研究结果表明该方法具有良好的预报效果,可以为其他城市PM2.5浓度预报方法的选择提供有益参考。 展开更多

关键词 Nadaraya-Watson核回归估计量 南京 PM2.5

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混合样本下非参数核回归估计的渐近性质 被引量：2

7

作者 杨秀桃 杨善朝 《应用数学》 CSCD 北大核心 2018年第2期422-428,共7页

本文在混合样本下讨论Priestley和CHAO(1972)提出的一类非参数核回归估计的渐近性质,在较弱的条件下证明了该估计的完全收敛性与强相合性.

关键词 混合样本 非参数核回归估计 完全收敛性 强相合性

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α-混合相依函数型数据改良核回归估计的渐近正态性 被引量：2

8

作者 陆晓恒 石贤汇 凌能祥 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第10期1584-1587,共4页

文章对回归模型Y=r(X)+ε进行了研究。设{(Xi,Yi),1≤i≤n}为取值于E×R上的一组同分布样本,其中E是由半度量d(.,.)生成的某个抽象的半度量空间,R是一个实数空间。在α-混合相依情形下,利用Bernstein大块小块过程,建立函数型数据的... 文章对回归模型Y=r(X)+ε进行了研究。设{(Xi,Yi),1≤i≤n}为取值于E×R上的一组同分布样本,其中E是由半度量d(.,.)生成的某个抽象的半度量空间,R是一个实数空间。在α-混合相依情形下,利用Bernstein大块小块过程,建立函数型数据的改良核回归估计的渐近正态性。 展开更多

关键词 函数型数据 改良的核回归估计 Α-混合 渐近正态性

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基于平稳遍历函数型数据改良核回归估计渐近正态性

9

作者 孙婷 凌能祥 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1580-1584,共5页

文章基于解释变量X具有函数特征而响应变量Y取值于实数空间R的条件下,研究了基于平稳遍历函数型数据改良核回归估计的渐近性质。利用经典的N-W核估计的方法构造了回归函数r(x)的改良核估计,在一定的条件下,应用鞅差中心极限定理建立了... 文章基于解释变量X具有函数特征而响应变量Y取值于实数空间R的条件下,研究了基于平稳遍历函数型数据改良核回归估计的渐近性质。利用经典的N-W核估计的方法构造了回归函数r(x)的改良核估计,在一定的条件下,应用鞅差中心极限定理建立了基于平稳遍历函数型数据改良核回归估计的渐近正态性,从而推广了现有文献中的相关结果。 展开更多

关键词 改良核回归估计 函数型数据 遍历过程 鞅差中心极限定理 渐近正态性

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基于控制核回归估计与凸集投影组合的视频超分辨率重建算法研究

10

作者 余文森 常化文 《吉林师范大学学报（自然科学版）》 2016年第3期144-149,共6页

亚像素级的运动估计是视频超分辨率重建问题的难点之一.控制核回归估计算法从避开运动估计的思路出发,采用从邻域像素的采样值估计每一像素的方法,实现视频超分辨率重建,取得了较好的重建结果.但是该算法无法利用已知的先验知识进一步... 亚像素级的运动估计是视频超分辨率重建问题的难点之一.控制核回归估计算法从避开运动估计的思路出发,采用从邻域像素的采样值估计每一像素的方法,实现视频超分辨率重建,取得了较好的重建结果.但是该算法无法利用已知的先验知识进一步改善重建结果.而凸集投影算法能够把先验知识通过约束凸集融入到超分辨重建过程中.因此,综合两者优点,提出一个组合算法实现视频超分辨率重建,既可以避开运动估计问题,又可以充分利用已知的各种先验知识.实验结果验证了组合算法的有效性. 展开更多

关键词 控制核回归估计 凸集投影 视频超分辨率重建

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ρ混合样本下非参数核回归估计的强相合性

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作者 杨秀桃 杨昕 +1 位作者 刘莲花 杨善朝 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2020年第2期138-150,共13页

本文在ρ混合样本下讨论Gasser和Müller提出的一类非参数核回归估计的强相合性.在较弱的条件下,证明了该估计的强相合性与一致强相合性.

关键词 ρ混合样本 非参数核回归估计 强相合性 一致强相合性

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二元极值Copula函数的相关函数的N-W核回归估计

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作者 蒋晓艺 张浩敏 梁丽芳 《统计学与应用》 2018年第2期234-240,共7页

本文利用核回归估计方法对二元极值Copula函数的相关函数进行估计。构建了相关函数的N-W核回归估计。在选择最优带宽的前提下,通过数值模拟对比了N-W核回归估计与OLS估计。数值模拟的结果显示N-W核回归估计在一定情况下较之于OLS估计更... 本文利用核回归估计方法对二元极值Copula函数的相关函数进行估计。构建了相关函数的N-W核回归估计。在选择最优带宽的前提下,通过数值模拟对比了N-W核回归估计与OLS估计。数值模拟的结果显示N-W核回归估计在一定情况下较之于OLS估计更具有稳定性,是一种相对较优的相关函数非参数估计方法。 展开更多

关键词 极值Copula函数 相关函数 N-W核回归估计

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