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向、思嘉;姚伟新

基于模态回归的非参数统计学习。 （英语） Zbl 1493.62212号

J.计算。申请。数学。 409，文章ID 114130，15 p.（2022）.
摘要：在本文中，我们提出了一种基于模态回归的新型非参数统计学习工具，它可以补充标准均值和分位数回归，在各个领域具有广泛的适用性。我们首先提出了一种局部多项式模式回归，它关注给定协变量（mathbf{x}）的因变量（Y）的最可能条件值（条件模式），并且与条件均值或分位数相比具有一些优势，例如对离群值和某些形式的测量误差的抵抗力，以及当数据倾斜时具有更短的预测间隔。我们利用局部多项式回归的思想对模态回归进行非参数估计。为了扩大新技术对多元数据或函数/纵向数据的适用性，我们进一步开发了变系数模式回归。蒙特卡罗模拟研究和卫生保健支出数据分析表明，新提出的非参数模态回归是一种有希望的补充非参数数据分析工具，可用于传统的非参数均值或分位数回归。

引用于1文件

MSC公司：

62克08 非参数回归和分位数回归
62G07年 密度估算
6220国集团 非参数推理的渐近性质
62G05型 非参数估计
2009年6月26日 非马尔可夫过程：估计

关键词：

模态回归;模式;变系数模型;倾斜数据

软件：

SiZer公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Xiang}和\textit{W.Yao}，J.Compute。申请。数学。409，文章ID 114130，15 p.（2022；Zbl 1493.62212）
全文： 内政部
OA许可证

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