基于Bernstein多項式的非參估計方法
【文章頁數(shù)】:36 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖3.1:回歸函數(shù)
第3章數(shù)值模擬表3.1:~(0,0.252),~(0,1)的數(shù)值模擬結(jié)果表^MISE=50=100=200=5001.56×1017.7×1023.53×1021.31×1028.06×1028.06×1027.44×1027.97×102表3.2:~(0,1),~(0,1)的數(shù)....
圖3.2:密度函數(shù)
第3章數(shù)值模擬表3.1:~(0,0.252),~(0,1)的數(shù)值模擬結(jié)果表^MISE=50=100=200=5001.56×1017.7×1023.53×1021.31×1028.06×1028.06×1027.44×1027.97×102表3.2:~(0,1),~(0,1)的數(shù)....
圖3.5:回歸函數(shù)
第3章數(shù)值模擬相對較多.正是由于beta(2.5)數(shù)據(jù)分布的不對稱,導(dǎo)致了誤差的增大.也能夠看出,即便在密度函數(shù)不對稱的beta(3,5)中,Bernstein估計方法依舊比核估計要好.以下的四個表格是針對=cos+,其中也是服從四種分布,符號和之前一致.表3.5:~(0,0.2....
圖3.6:密度函數(shù)
第3章數(shù)值模擬相對較多.正是由于beta(2.5)數(shù)據(jù)分布的不對稱,導(dǎo)致了誤差的增大.也能夠看出,即便在密度函數(shù)不對稱的beta(3,5)中,Bernstein估計方法依舊比核估計要好.以下的四個表格是針對=cos+,其中也是服從四種分布,符號和之前一致.表3.5:~(0,0.2....
本文編號:3939540
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