非参数统计--一元非参数回归课件.ppt

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资源描述

第九章第九章 一元非参数回归一元非参数回归一元非线性回归模型:给定一组观测值(xi,yi),i=1,2,n概概 述述 可以采用多项式回归.概概 述述 9.1 核回归光滑模型核回归光滑模型 局部加权最小二乘估计:如果取核函数9.1 核回归光滑模型核回归光滑模型 利用核密度估计的基本思想,估计yi的权重。加权平均核hn小,yi的权重小,反之,则越大。9.1 核回归曲线核回归曲线Nadaraya-Watson核估计为:Gasser-Muller核估计为:9.1 核回归曲线核回归曲线Nadaraya-Watson核估计为:以鲑鱼和鲈鱼为例,绘制核回归曲线如下。M1-function(x,h)sum(y1:260*exp(-0.5*(xx1:260-x)/h)2)/sum(exp(-0.5*(xx1:260-x)/h)2)x-seq(min(xx),max(y),length=50),z=rep(0,50)for(i in 1:50)zi-M1(xi,0.2)plot(xx,y)lines(x,z)核回归估计范例核回归估计范例 h=0.2h=0.89.2 局部线性回归局部线性回归 主要避免边界估

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