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搜索资源列表

  1. SPSS统计分析方法及应用（参数、非参数检验、线性模型、聚类、对应、因子、相关和线性回归、时间序列分析、）

  2. SPSS 统计分析方法及应用（SPSS数据文件的建立和管理、SPSS数据的预处理、SPSS基本统计分析、SPSS的参数检验、SPSS的方差分析、SPSS的非参数检验、SPSS的信度分析、SPSS的对数线性模型、SPSS的时间序列分析）

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-01
    • 文件大小：77824
    • 提供者：Green880804

  1. 统计信号处理：非高斯信号处理及其应用

  2. 本书主要介绍非高斯信号处理(包括基于高阶统计量和分数低阶统计量的信号处理)的理论、方法及其应用。全书分为9章,内容包括：高斯过程与二阶统计量，高阶累积量和高阶谱，Alpha稳定分布与分数低阶统计量，基于以上信号的处理方法，基于分数低阶统计量数字信号处理的应用等。 第1章 绪论 1.1 预备知识 1.1.1 信号与信号处理的概念 1.1.2 随机变量及其分布 1.1.3 随机信号及随机过程 1.1.4 统计信号处理的原理与方法 1.2 矩理论简介 1.2.1 矩及统计量的概念 1.2.2 二阶统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-14
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：skywater928

  1. all of nonparametric statistics

  2. 适合计算机应用及相关专业学习，非参数的统计方法，比如非参数回归，概率密度估计等等。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-06-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：aannzz

  1. 资产定价模型的非参数方法研究_李攀登

  2. 资产定价模型的非参数方法研究 对于非参数回归 capm模型

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2013-05-13
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：u010681592

  1. 局部线性回归c++实现

  2. 机器学习，非参数学习算法，局部加权线性回归，c++实现

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-03-11
    • 文件大小：5120
    • 提供者：ouc_lei

  1. 非参数回归模型的自动构造与自然语言描述

  2. 本文介绍了一个自动统计员的开始。 关注回归问题。我们的系统探索 可能发现的统计模型的开放空间 对数据的良好解释，然后生成详细的 用数字和自然语言文字报告。 我们的方法非参数地处理未知函数 使用高斯过程，有两个重要的后果。 首先，高斯过程模型函数 高级属性（例如平滑度、趋势、周期性， 转换点）。与组成结构结合在一起 在我们的模型语言中，这允许我们自动 通过分解为加法来描述函数 部分。第二，使用灵活的非参数模型 以及丰富的语言，以开放式的方式创作 这种方式也会产生最先进的外推性能。 对13个实时序

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-05-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：laurelyjh

  1. 非参数回归模型在金融时间序列上的应用

  2. 非参数回归模型在金融时间序列上的应用，朱云霓，刘琼荪，本文旨在运用非参数回归模型来解决金融上的实际问题；对1998~2009年的上证综指的收益率数据进行了简单的统计分析，说明利用非参数回

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-13
    • 文件大小：458752
    • 提供者：weixin_38663113

  1. 基于非参数回归的外汇储备与社会消费品零售总额关系实证分析

  2. 基于非参数回归的外汇储备与社会消费品零售总额关系实证分析，宗钦原，钟波，本文研究了改革开放之后（1979年至2013年）我国外汇储备和社会消费品零售总额之间的关系，分别用参数回归方法和非参数回归方法对其�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-12
    • 文件大小：479232
    • 提供者：weixin_38517105

  1. 概率密度估计与非参数回归.pdf

  2. 文档整理了概率密度估计的方法以及各种估计方法的一些性质，主要介绍了非参数估计的方法。同时对文中介绍的方法进行了证明。其次，对非参数线性回归方法进行了梳理。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-01
    • 文件大小：215040
    • 提供者：jiaoruiqiang

  1. NA样本下一类半参数回归模型的强相合性

  2. NA样本下一类半参数回归模型的强相合性，张燕，赵选民，考虑固定设计下一类半参数回归模型 ，且随机误差 为NA序列且。利用最小二乘估计和非参数函数的权函数估计的方法，给出了参数的估�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-30
    • 文件大小：378880
    • 提供者：weixin_38740201

  1. 非参数回归算法

  2. 非参数回归算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-04-19
    • 文件大小：3072
    • 提供者：m0_37892491

  1. 统计学思维导图合集描述性统计、概率、抽样……非参数方法

  2. 统计学思维导图合集，包含描述性统计、概率、概率分布、抽样分布、区间估计、假设检验、两总体均值之差和比例之差的推断、总体方差统计推断、多个比率的比较、独立性检验、拟合优度检验、方差分析、线性回归、残差分析、多元回归、时间序列、非参数方法等

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-11-08
    • 文件大小：32505856
    • 提供者：xydf_1992

  1. 具有相关测量误差的非参数回归估计

  2. 具有相关测量误差的非参数回归估计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：148480
    • 提供者：weixin_38593723

  1. 基于k-NN非参数回归模型的每小时太阳辐射预测。 应用力学和材料。

  2. 由于其非常突出的非线性特性，很难准确地预测太阳辐射，因此本文提出了基于k-NN模型的四个主要模型，它们以时间，日照时数，温度，风速和湿度为输入数据。用于每小时的太阳辐射预报。 通过在青海大学进行的实验，建立了预测西宁地区太阳瞬时辐射值的模型。 最佳模型的前提条件是平均精度最高为88.7％，最高为97.01％，允许的绝对百分比误差小于20％。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：971776
    • 提供者：weixin_38733245

  1. 识别NARX系统的非参数方法

  2. 本文考虑利用外源输入识别非线性自回归（NARX系统）。 要求非线性函数的增长率不比线性函数快坡度小于一。 f（·）在任意固定点的值由随机递归估计借助内核函数的近似（SA）算法。 估算值的高度一致性在合理的条件下建立，特别是暗示系统的稳定性。 这数值模拟与理论分析相吻合。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：345088
    • 提供者：weixin_38735101

  1. 基于非参数回归的短时交通流预测研究综述

  2. 短时交通流预测是实现交通控制和诱导的关键问题之一。综述了基于非参数回归的短时交通流预测方法,指出了状态向量的选取没有考虑天气环境等存在的问题,提出了改进思路和方法,即基于动态聚类和决策树的历史数据组织方式、时空-天气环境相结合的状态向量选取方法以及基于密集度和状态向量的自适应变K机制等,期望通过这些改进能提高基于非参数回归短时交通流的预测精度,为交通控制和交通诱导建立基础。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：834560
    • 提供者：weixin_38732842

  1. RecursivePartition.jl：使用自动递归分区的非参数回归-源码

  2. 递归分区 RecurisvePartitionin.jl是一个库，它基于（超矩形）递归分区实现了灵活的非参数回归模型。 此软件包的目标用户主要分为两类： 那些希望构造和使用递归分区，以操纵数据或将其合并到自己的算法中的人。 那些试图试验或使用分区回归模型（或其他实现的回归模型）来分析数据的人。 有关库功能的详细说明，请参见。 安装 Pkg . Registry . add ( RegistrySpec (url = " https://github.com/dfcorbin/DCorbi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：575488
    • 提供者：weixin_42134097

  1. liquidSVM：支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类著名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的一种实现，其主要特征是：完全集成的超参数选择，小型和大型数据集上的极高速度，专家的完全灵活性以及

  2. 一般信息 支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类知名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的实现，其主要功能是： 完全集成的超参数选择， 无论大小数据集，其速度都极高， ， ， ， 和绑定， 为专家提供充分的灵活性，以及 包括各种不同的学习场景： 多类别分类，ROC和Neyman-Pearson学习， 最小二乘，分位数和预期回归。 如有疑问和意见，请通过与我们联系。 您也可以在此处要求注册到我们的邮件列表。 liquidSVM已根据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42097450

  1. 基于遗传算法优化和KD树的交通流非参数回归预测方法

  2. 非参数回归预测方法在交通流短时预测中得到了广泛应用. 针对提高搜索速度和关键参数的优化设置两个 问题, 提出使用KD树作为模式库的存储结构, 能够有效提高搜索速度, 并且能够在实际运行中不断将新发现的交通 流模式实时地加入模式库. 提出使用遗传算法对非参数回归中的重要参数进行优化, 实验表明能够得到相对较优的 参数设置. 所得研究结果为实时的交通流短时预测系统提供了一种较好的预测方法.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：244736
    • 提供者：weixin_38545332

  1. 基于函数型非参数回归模型的中长期日负荷曲线预测

  2. 提出一种中长期日负荷曲线预测的新方法。该方法首先基于函数型数据分析理论，将日负荷曲线视为函数型数据，通过对历史负荷曲线样本自身规律的挖掘，建立基于历史负荷曲线样本的函数型非参数回归预测模型。在此基础上，通过构建二次规划模型对函数型非参数回归预测模型的预测曲线进行修正，使其满足待预测日负荷特性指标要求。利用某省级电网夏季典型日负荷数据和美国PJM电力公司冬季典型日负荷数据对所提方法进行测试，结果表明该方法具有较高的预测精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：789504
    • 提供者：weixin_38642897
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