貝葉斯局部懲罰樣條回歸模型.pdf

1、參數回歸模型以其形式簡潔，簡單易算的特點使其在各領域的應用十分廣泛.但是當解釋變量和被解釋變量關系復雜，很難用常見函數關系式表達時，就不能采用參數回歸模型建模.非參數回歸模型因其擬合復雜數據能力較強并能呈現數據之間的非線性關系而得到眾多學者的關注.本文主要介紹了貝葉斯局部懲罰樣條回歸模型.在貝葉斯全局懲罰樣條回歸模型中加入基于局部數據極差的局部懲罰，得到貝葉斯局部懲罰樣條回歸模型.模擬結果表明貝葉斯局部懲罰樣條回歸模型比貝葉斯全局懲罰樣

2、條回歸模型有更好地自適應能力，對數據的擬合更充分.本文內容具體如下:
　　(1)首先，介紹參數回歸模型和非參數回歸模型，指出當數據復雜時，非參數回歸模型具有更強的擬合能力.
　　(2)然后，詳細介紹了懲罰樣條回歸模型參數的求解以及懲罰項的構造，通過GCV準則選擇最佳光滑參數，使回歸函數擬合優(yōu)度和光滑程度之間達到平衡.
　　(3)最后，給出貝葉斯局部懲罰樣條回歸模型.介紹貝葉斯統(tǒng)計基本思想，并且討論了貝葉斯全局懲罰樣條回