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安东尼奥·埃尔皮诺；罗莎娜·威尔德

数字符号变量的线性回归：基于Wasserstein距离的最小二乘法。 （英语） Zbl 1414.62306号

高级数据分析。分类。，ADAC公司 9，第1期，81-106（2015）.
摘要：在本文中，我们提出了一种新的分布符号变量的线性回归技术，即其实现可以是直方图、经验分布或参数分布的经验估计的变量。这些数据称为数值模态数据根据符号数据分析定义。为了测量观测分布和预测分布之间的误差，提出了（ell_2）Wasserstein距离。利用这种度量的一些特性，将模态响应变量预测为解释模态变量的线性组合。基于度量，该模型使用与数据相关的分位数函数，因此受到估计参数的正约束。我们建议从平方距离的特定分解开始解决线性回归问题。因此，我们根据两个单独的模型估计模型参数，一个用于数据的平均值，另一个用于中心分布，使用约束最小二乘算法。还提出并讨论了拟合优度的度量方法。该方法通过两个应用程序进行了验证，一个在模拟数据上，另一个在两个真实数据集上。

引用于6文件

MSC公司：

62J05型 线性回归；混合模型
62G30型 订单统计；经验分布函数
2010财年46 具有分布和广义函数的运算

关键词：

模态符号变量；概率分布函数；直方图数据；回归，回归；瓦瑟斯坦距离

软件：

SODAS公司；引导数据库
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Irpino}和\textit{R.Verde}，高级数据分析。分类。，ADAC 9，No.1，81--106（2015；Zbl 1414.62306）
全文： 内政部 arXiv公司

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