非参数回归的参数方法,theil非参数回归

核回归方法 2023-12-23 09:54 371 墨鱼

核回归方法

非参数回归的参数方法,theil非参数回归

3.非参数回归分析除了假设检验外，非参数统计分析也可用于回归分析。在回归分析中，非参数方法可以更好地处理非线性关系、异方差等问题，同时减少对数据的假设和约束。然后可以将这些非平滑分位数估计值直接与通过直接估计平滑CDF获得的估计值进行比较，如图所示。 GDP面板上的非参数分位数回归。参考文献AitchisonJ,AitkenCGG(1976)."KernelMethods

非参数的思想非常简单：函数在观测点取观测值的概率较高，并且函数f(x)的值是使用x附近的值通过加权平均来估计的。核方法：当加权权重为某个函数的核时，这种方法称为核。综上所述，局部多项式回归是非参数回归中常用的方法，它结合了多项式回归和线性加权回归的优点。通过局部加权，利用邻近样本点的信息来估计当前数据点，适用于非线性模型。

非参数方法通常适用于低维空间（解释变量较少）。该局部加权回归曲线使用点附近的点信息。使用的点信息越多，曲线越接近拟合直线；使用的点信息越少，曲线越接近散点。最常见的变量之间非线性的非参数回归方法是局部加权回归（LOWESS）。 LOWESS方法通过对每个数据点进行加权并拟合本地邻居数据来执行回归预测。与传统相比

局部多项式回归是非参数回归的一种方法，主要是因为Nadaraya-WatsonNadaraya-Watson估计方法的加权是基于整个样本点的，非参数回归的基本方法往往包括最近邻平滑法、核平滑法、分段多项式和样条平滑法等。为了简单起见，假设因变量y仅受一个自变量x影响，则yi依赖xi的非参数回归可写为yi=f(xi)+εi

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