| 样本加权的多模型回归 |
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| 引用本文： | 朱岩,于剑.样本加权的多模型回归[J].计算机研究与发展,2007,44(Z2):403-407. |
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| 作者姓名： | 朱岩 于剑 |
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| 作者单位： | 北京交通大学计算机研究所,北京,100044 |
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| 基金项目： | 霍英东教育基金
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高等学校博士学科点专项科研项目
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教育部跨世纪优秀人才培养计划 |
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| 摘 要： | 回归分析是一种建立变量之间函数关系的简便方法.原始的回归分析算法并未考虑样本点的权重,即认为每个样本点的重要性都相等.但是,这样的算法在遇到包含野值点的实际问题时经常会失效,因为野值点会对回归模型产生很大的干扰.而对于多模型回归估计,每个样本点隶属于各模型的程度不同.针对多模型回归的这一特点,研究一种自适应的样本加权方法,在每一次计算样本点隶属度时,也对样本点的权重进行逼近,尽可能使野值点的权重减小为0,数值实验表明了该方法的有效性.
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| 关 键 词： | 回归 最小二乘法 隶属度 权重 野值点 异方差 自适应 样本加权 多模型 回归估计 Regression Model Switching Weighted 有效性 加权方法 数值实验 逼近 隶属度 计算 自适应 研究 程度 干扰 回归模型 失效 问题 野值点 |
| 修稿时间： | 2007年3月5日 |
A Sample Weighted Switching Regression Model |
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| Zhu Yan,Yu Jian.A Sample Weighted Switching Regression Model[J].Journal of Computer Research and Development,2007,44(Z2):403-407. |
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| Authors: | Zhu Yan Yu Jian |
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| Keywords: | |
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