| 非参数回归函数的稳健Bootstrap |
| |
| 引用本文： | 林少炜,林建华,吴绍凤.非参数回归函数的稳健Bootstrap[J].数学研究,2006,39(3):307-314. |
| |
| 作者姓名： | 林少炜 林建华 吴绍凤 |
| |
| 作者单位： | 厦门大学数学科学学院,福建,厦门,361005 |
| |
| 摘 要： | 在有异常值的数据中,Bootstrap样本可能比原有样本含有更高的“污染”,这会降低所要做的统计推断的有效性.本文讨论在非参数回归N-W估计中,如何利用影响函数得到重新抽样的概率,使用倾斜的Bootstrap方法得到曲线的拟合,从而达到有效地抵制异常值对回归函数影响的目的,数值模拟的结果表明这种处理方式的有效性.
|
| 关 键 词： | 非参数回归 Bootstrap 影响函数 带宽选择 |
| 收稿时间： | 2006-01-17 |
| 修稿时间： | 2006年1月17日 |
Robust Bootstrap of Nonparametric Regression Function |
| |
| Lin Shaowei,Lin Jianhua,Wu Shaofeng.Robust Bootstrap of Nonparametric Regression Function[J].Journal of Mathematical Study,2006,39(3):307-314. |
| |
| Authors: | Lin Shaowei Lin Jianhua Wu Shaofeng |
| |
| Abstract: | For the data with outliers,Bootstrap samples may contain more "pollution" than original samples and reduce the validity of our statistical deduction.In this paper,we discuss how to use the influence function to find the probability of resampling in the nonparametric regression of the NW estimate.We use tilting Bootstrap method(the sample probability is unequal) to obtain curve fitting,which is resistant to the presence of outliers on the regression function. |
| |
| Keywords: | nonparametric regression Bootstrap influence function bandwidth selection |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
