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基于中心对数比变换的分布型符号数据时间序列建模研究
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作者 陈梅玲 俞翰君 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2024年第6期3-14,共12页
针对分布型符号数据线性运算不封闭的问题,提出了一种新的分布型符号数据时间序列模型。分布型符号数据分析为处理和分析大规模数据提供了一种全新而有效的思想,具有广泛的应用前景。然而由于表征分布型数据单元为概率分布函数,其特殊... 针对分布型符号数据线性运算不封闭的问题,提出了一种新的分布型符号数据时间序列模型。分布型符号数据分析为处理和分析大规模数据提供了一种全新而有效的思想,具有广泛的应用前景。然而由于表征分布型数据单元为概率分布函数,其特殊表达形式和内在约束导致缺乏合适的运算规则,极大地限制了统计技术的灵活运用。为此,采用中心对数比变换方法,先将表征分布型数据单元的概率密度函数等距变换成普通函数,变换后的函数可以采用函数空间中的线性运算和内积运算,在保持样本空间形态不发生改变的前提下,有效克服了概率分布函数内在约束的影响。进一步提出了分布型时间序列数据的模型识别和参数估计方法,并通过仿真实验和实际数据验证了所提模型方法的合理性和有效性。 展开更多
关键词 符号数据 分布型数据 中心对数比变换 时间序列 贝叶斯空间
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基于全信息的正态分布型数据的线性回归分析 被引量：7
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作者 王惠文 李楠 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期1275-1279,共5页
针对正态的分布型符号数据,提出一种新的线性回归分析方法.以体现正态的分布型数据的全部原始信息为出发点,给出正态的分布型变量的一阶矩、二阶原点矩、二阶混合原点矩的定义和计算原则.在此基础上,定义针对正态的分布型数据的线性回... 针对正态的分布型符号数据,提出一种新的线性回归分析方法.以体现正态的分布型数据的全部原始信息为出发点,给出正态的分布型变量的一阶矩、二阶原点矩、二阶混合原点矩的定义和计算原则.在此基础上,定义针对正态的分布型数据的线性回归模型以及残差信息的平方和,推导最小二乘回归系数.仿真实验证明了该方法所得回归模型在解释能力和预测能力上的有效性以及相对于"中心法"的优越性.给出的正态分布型变量数字特征的定义和计算原则为将其他经典的多元统计方法推广到分布型数据奠定了基础. 展开更多
关键词 正态的分布型符号数据 数字特征 全部信息 线性回归
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