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针对空间变系数回归模型,通过空间加权距离构造权重矩阵,基于多元线性回归模型的贝叶斯统计推断,得到了该模型的局部线性BGWR估计方法.通过此方法推导出回归系数的后验分布,采用Gibbs抽样得到回归系数的逐点估计.将所得结果通过绘制曲面图、计算偏差均值和标准差均值与LeSage的BGWR模型估计结果进行对比,进一步说明估计方法的有效性. 相似文献
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变窗宽局部多项式模型是探索被估计曲线复杂变化结构的有力工具,其关键思想在于针对不同变化模式的数据区间选择不同窗宽参数进行拟合.基于回归树模型提出一种变窗宽多项式拟合方法,利用回归树的分类功能识别具有不同变化结构的数据区间,在每个子区间上独立选取最优窗宽,通过局部多项式回归实现复杂结构曲线的变窗宽拟合.随机模拟的结果表明,回归树能够有效识别具有不同变化模式的数据区间,变窗宽局部多项式拟合均方误差小,具有计算高效、结果易解释的特点. 相似文献
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首先推导了Buffon投针问题中的针长与平行线间距比值和圆周率π的估计精度之间的关系,然后应用蒙特卡洛方法验证了理论结果.发现除了随机试验次数以外,针长与平行线间距比值是影响圆周率π估计精度的重要因素,针长的长度增加能够提高圆周率π估计精度.因此在应用蒙特卡洛方法时,适当设定模型可控制参数能够使估计精度成倍提高. 相似文献
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