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作为一种新型高维数据,函数型数据重在研究数据的内在本质而不是外在结构,通过非参数方法将数据拟合为函数型数据以捕捉更多信息.针对响应变量为二分类情形,建立贝叶斯框架下的函数型Logistic回归模型,引入适当的先验信息并利用MCMC算法获得参数的条件后验分布.具体解决流程为:选取由数据驱动的主成分基函数对回归系数函数和回归函数型自变量进行展开,对展开项数进行截断,利用主成分基函数的正交性,将高维数据进行低维表示;再利用Polya-Gamma变换,建立易于获得参数后验的Gibbs抽样算法,从而得到回归函数展开项系数的后验分布.蒙特卡洛模拟结果显示,该方法具有较好的分类性能.将该方法应用于Tecator实际数据,发现其分类效果优于别的方法. 相似文献
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高通量生物技术的应用产生了大量的高维小样本生物数据。在生物医学"大数据"领域中,特征选择算法是解决维数灾难的有效方法之一。基于此提出一种新的特征选择算法(记为Sub(filter)Lasso)。实验结果表明:对于现有特征选择算法,分类性能表现较差的两个生物数据集ALL2和CNS,新算法的分类性能显著提高;新算法选出了具有非常好分类性能的特征子集,在不同的分类器上取得了稳健的分类效果;对15个数据集进行比较实验的结果表明,Sub(filter)Lasso是表现更好的算法,显著提高了分类准确性。 相似文献
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根据我国各地区居民食品消费支出,运用因子分析得出影响我国居民食品消费结构的5个主要的公共因子,针对这5个主要的公共因子运用聚类分析对各地区的食品消费结构进行划分,得出7类食品消费类型.并结合相关营养学知识和各地区自身的特点提出一些优化食品消费结构的参考意见. 相似文献
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基于中国综合社会调查项目2015年数据,利用基础Mincer回归方程、扩展Mincer回归方程以及无条件分位数回归方法,分析比较均值水平和不同分位数水平上我国男性和女性就业者的工资差异及其主要影响因素。发现:性别、学历水平、工作经验、婚姻状况以及身体健康状况是影响我国城镇劳动力市场工资水平的关键因素,男性和女性就业者工资水平的影响因素大致相同,其最主要为学历水平和工作经验,说明人力资本的提升有助于工资水平的增长;各学历水平以及各分位数下,男性就业者的教育回报率均低于女性,说明教育投资对女性工资的促进作用更为明显;婚姻状况对男性和女性就业者的影响方向完全相反,传统的家庭观念使得婚姻关系对男性收入的影响有一定的积极作用,而对女性产生一定的消极作用。 相似文献
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基于湖北省传统行业在2008年和2017年的两次劳动力微观调查数据,比较新一代和老一代员工薪酬满意度的变化及其影响因素。首先,通过描述性统计来对比、分析两代员工薪酬满意度的变化;其次,运用Logistic回归模型,从个体特征、岗位、就业歧视、薪酬拖欠、劳动保障等维度探讨员工薪酬满意度的影响因素。研究结果表明:新一代员工满意度更高;老一代员工的年龄、岗位和加班薪酬支付标准对薪酬满意度呈现正向影响;新一代员工加班薪酬支付标准对薪酬满意度呈现正向影响。最后,基于以上分析结果,从求职、进入企业和融入企业这三个层面对提高员工薪酬满意度提供建议。 相似文献
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给出了生长曲线模型中方差分量的无偏不变最小模二次估计,并且讨论了它成为一致最小方差不变二次无偏估计的充要条件. 相似文献
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在树图分割法基础上,对确定型有穷自动机的极小化进行了研究.利用树图分割法,可以在状态的3次方时间内对确定型有穷自动机状态进行极小化. 相似文献
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