非参数回归模型资料

合集下载

【国家社会科学基金】_非参数回归模型_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140806

科研热词推荐指数非参数随机森林法 1 非参数密度 1 随机右删失 1 门槛面板回归 1 部分线性变系数模型 1 违约风险 1 自组织神经网络 1 缺失数据 1 统计诊断 1 渐近正态 1 波动性 1 汇率 1 惩罚样条 1 局部建模 1 基尼系数 1 变量含误差 1 压缩gibbs抽样 1 半参数再生散度模型 1 创新收敛 1 光滑样条 1 人力资本门槛 1 个人住房按揭贷款 1 不可忽略缺失数据 1 profile最小二乘 1 m-h算法 1 logistic回归模型 1 kaplan-meier乘积限估计 1
2011年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
科研热词非参数回归高频流动性指标非参数面板模型非参数立方样条回归非参数估计通用模型逐点回归估计线性回归相关系数物种相互作用漂移向量混沌震荡扩散矩阵局部多项武估计密度依赖性城乡收入差距变系数分析不确定相互关系 gmalss模型 gaic准则 bct分布
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2012年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38
2013年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
2013年科研热词面板固定效应模型面板回归面板分位数回归非参数模型非参数可加模型逐点回归经济增长消费结构服务业fdi 政府消费收入分配技术溢出居民消费局部线性回归城乡消费差异城乡收入差距全要素生产率人均实际gdp 人口结构 malmquist指数推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

各地区居民收入基尼系数计算及其非参数计量模型分析

各地区居民收入基尼系数计算及其非参数计量模型分析一、本文概述本文旨在深入研究和探讨各地区居民收入基尼系数的计算方法，以及非参数计量模型在其中的应用。

我们将对基尼系数的概念、计算方法及其在社会经济分析中的重要性进行概述，同时介绍非参数计量模型的基本理论及其在基尼系数分析中的适用性。

通过对各地区居民收入数据的收集和处理，我们将计算各地区的基尼系数，分析居民收入差距的现状及其变化趋势。

在此基础上，运用非参数计量模型，进一步探讨影响各地区基尼系数的因素，为政策制定者提供决策参考，以期实现更加公平、可持续的社会经济发展。

本文的研究方法主要包括数据收集、基尼系数计算、非参数计量模型构建与分析等步骤。

我们将选取具有代表性的各地区居民收入数据，运用适当的统计方法进行整理和分析。

在计算基尼系数时，我们将采用国际上通用的方法，确保数据的准确性和可比性。

在非参数计量模型的应用中，我们将根据数据的特征选择合适的模型，并运用统计软件进行实证分析。

本文的研究意义在于，通过对各地区居民收入基尼系数的计算和非参数计量模型的分析，揭示居民收入差距的现状及其影响因素，为政策制定者提供科学依据。

本文的研究也有助于深化对收入分配问题的认识，推动相关领域的学术研究，为社会经济政策的制定和改进提供有力支持。

二、文献综述在经济学和社会科学领域，居民收入基尼系数一直被广泛用作衡量收入不平等程度的重要指标。

自从Gini在1912年首次提出这一概念以来，众多学者对其进行了深入的研究和探讨。

本部分将围绕居民收入基尼系数的计算方法、非参数计量模型的应用，以及这些模型在分析收入不平等问题中的有效性进行文献综述。

关于基尼系数的计算方法，早期的研究主要集中在直接法和间接法两种。

直接法通过对实际收入分布的统计数据进行计算，能够较为准确地反映收入不平等状况。

间接法则依赖于一些易于获得的统计数据，如人均收入、收入分组数据等，虽然计算简便，但可能存在一定的误差。

近年来，随着大数据技术的发展，一些学者开始尝试利用大数据对基尼系数进行更为精确的估算。

r语言nw核估计多元非参数模型

r语言nw核估计多元非参数模型下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!R语言NW核估计多元非参数模型引言在统计学和机器学习领域，非参数模型是一类不依赖于数据分布的模型，通常适用于复杂的数据结构和未知的数据生成过程。

非参数异方差回归模型的局部多项式估计——基于农村居民消费与收入的实证分析

第３Ｏ卷第３期
２０１３年
经
济
数
学
Ｖｏ１．３０，Ｎｏ．３
Ｓｅｐ．２０１３
９月
ＪＯＵＲＮＡＩＯＦＱＵＡＮＴＩＴＡＴＩＶＥＥＣＯＮＯＭＩＣＳ
非参数异方差回归模型的局部多项式估计
ｍｅｔｈｏｄｆｏｒｎｏｎ－ｐａｒａｍｅｔｒｉｃｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌｓｐｅｒｆｏｒｍｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｅｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄｈａｓｈｉｇｈｅｒａｃｃｕｒａｃｙ．
．
ｌｙ，ｔｈｅｌｏｃａｌｍａｘｉｍｕｍｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｅａｎｆｕｎｃｔｉｏｎｗａｓｇａｉｎｅｄｂｙｕｓｉｎｇｌｏｃａｌｌｉｎｅａｒｆｉｔｔｉｎｇ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｃｏｎ— ｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｐｏｓｉｔｉｖｅｏｆｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｖａｒｉａｎｃｅｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｉｔｓｌｏｃａｌｐｏｌｙｎｏｍｉａｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂｙｕｓｉｎｇｌｏｃａｌｌｏｇ— ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌｆｉｔｔｉｎｇ，ｗｈｉｃｈｇｕａｒａｎｔｅｅｄｐｏｓｉｔｉｖｅｏｆｔｈｅｌｏｃａｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｗｅｖｅｒｉｆｉｅｄａｓｙｍｐｔｏｔｉｃｎｏｒｍａｌｉｔｙｏｆｔｈｅｌｏｃａｌｅｓｔｉｍａ — ｔｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｗｉｔｈｔｈｅｒｅａｌｄａｔａｓｔｕｄｉｅｓｏｆＣｈｉｎｅｓｅｒｕｒａｌｒｅｓｉｄｅｎｔｓ’ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎａｎｄｉｎｃｏｍｅ，ｉｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｌｏｃａｌｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ

非参数回归模型及半参数回归模型

非参数回归模型及半参数回归模型非参数回归模型是一种可以适应任意数据分布的回归方法。

在非参数回归中，不对模型的具体形式进行假设，而是利用样本数据去估计未知的函数形式。

这个函数形式可以用其中一种核函数进行近似，通过核函数的变换，使得样本点在空间中有一定的波动，从而将研究对象与有关因素的关系表达出来。

常见的非参数回归模型有局部加权回归（LOESS）和核回归模型。

局部加权回归是一种常见的非参数回归方法。

它通过给样本中的每个点分配不同的权重来拟合回归曲线。

每个点的权重根据其距离目标点的远近来确定，越近的点权重越大，越远的点权重越小。

这种方法在回归分析中可以较好地处理非线性关系和异方差性问题。

核回归模型是另一种常见的非参数回归方法。

它基于核函数的变换，通过将样本点的权重表示为核函数在目标点的取值，来拟合回归曲线。

核函数通常具有对称性和非负性的特点，常用的核函数有高斯核、Epanechikov核和三角核等。

核回归模型在处理非线性关系和异方差性问题时也具有较好的性能。

相比之下，半参数回归模型是在非参数回归的基础上引入一些参数的回归模型。

它假设一些参数具有一定的形式，并利用样本数据进行估计。

半参数模型可以更好地描述数据之间的关系，同时也可以提供关于参数的统计推断。

半参数回归模型有很多不同的形式，其中一个常见的半参数回归模型是广义加性模型（GAM）。

广义加性模型是通过将各个变量的函数关系进行加总，构建整体的回归模型。

这些函数关系可以是线性的也可以是非线性的，可以是参数化的也可以是非参数化的。

广义加性模型在回归分析中可以同时考虑到线性和非线性关系，广泛应用于各个领域。

在实际应用中，选择使用非参数回归模型还是半参数回归模型需要根据具体情况来决定。

非参数回归模型适用于对数据分布没有先验假设，并且希望对数据进行较为灵活的建模的情况。

半参数回归模型适用于对一些参数有一定假设的情况，可以更好地描述数据之间的关系，并提供统计推断的信息。

第七章非参数回归模型与半参数回归模型

第七章非参数回归模型与半参数回归模型第一节非参数回归与权函数法一、非参数回归概念前面介绍的回归模型，无论是线性回归还是非线性回归，其回归函数形式都是已知的，只是其中参数待定，所以可称为参数回归。

参数回归的最大优点是回归结果可以外延，但其缺点也不可忽视，就是回归形式一旦固定，就比较呆板，往往拟合效果较差。

另一类回归，非参数回归，则与参数回归正好相反。

它的回归函数形式是不确定的，其结果外延困难，但拟合效果却比较好。

设Y 是一维观测随机向量，X 是m 维随机自变量。

在第四章我们曾引进过条件期望作回归函数，即称g (X ) = E (Y |X ) （7.1.1）为Y 对X 的回归函数。

我们证明了这样的回归函数可使误差平方和最小，即22)]([min )]|([X L Y E X Y E Y E L-=-（7.1.2）这里L 是关于X 的一切函数类。

当然，如果限定L 是线性函数类，那么g (X )就是线性回归函数了。

细心的读者会在这里立即提出一个问题。

既然对拟合函数类L (X )没有任何限制，那么可以使误差平方和等于0。

实际上，你只要作一条折线(曲面)通过所有观测点(Y i ，X i )就可以了是的，对拟合函数类不作任何限制是完全没有意义的。

正象世界上没有绝对的自由一样，我们实际上从来就没有说放弃对L(X)的一切限制。

在下面要研究的具体非参数回归方法，不管是核函数法，最近邻法，样条法，小波法，实际都有参数选择问题(比如窗宽选择，平滑参数选择)。

所以我们知道，参数回归与非参数回归的区分是相对的。

用一个多项式去拟合(Y i ，X i )，属于参数回归；用多个低次多项式去分段拟合(Y i ，X i )，叫样条回归，属于非参数回归。

二、权函数方法非参数回归的基本方法有核函数法，最近邻函数法，样条函数法，小波函数法。

这些方法尽管起源不一样，数学形式相距甚远，但都可以视为关于Y i 的线性组合的某种权函数。

也就是说，回归函数g (X )的估计g n (X )总可以表为下述形式：∑==ni i i n Y X W X g 1)()(（7.1.3）其中｛W i (X )｝称为权函数。

非参数回归曲线拟合

非参数回归曲线拟合
非参数回归和曲线拟合是统计学和数据分析中的重要概念。

1.非参数回归：
非参数回归是一种统计方法，它不依赖于任何特定的参数模型或先验知识来描述响应变量和解释变量之间的关系。

这种方法允许数据本身决定回归关系的具体形式，而不是由研究者预先设定一个特定的函数形式。

非参数回归通常使用核密度估计、局部加权散点平滑等技术和方法来估计回归函数，这样可以更好地适应数据的复杂性和不确定性。

2.曲线拟合：
曲线拟合是统计学和数据分析中的一个过程，它涉及到使用一个数学函数或模型来近似地描述数据之间的关系或趋势。

通过选择一个合适的函数形式，研究者可以更好地理解数据背后的机制和规律。

在曲线拟合中，通常会使用最小二乘法、梯度下降法等优化算法来找到最佳拟合曲线，使得该曲线能够最好地代表数据点之间的关系。

3.非参数回归曲线拟合：
非参数回归曲线拟合是一种结合了非参数回归和曲线拟合的方法。

这种方法允许数据自由地决定最佳拟合曲线的形状，而不是限制在特定的函数形式上。

通过非参数回归技术，可以灵活地探索和揭示数据中复杂的模式和关系。

非参数回归曲线拟合在许多领域都有应用，例如时间序列分析、生物信息学、金融数据分析等。

它可以帮助研究者更好地理解数据的内在结构和动态变化。

非参数回归曲线拟合是一种统计方法，它结合了非参数回归和曲线拟合的思想。

这种方法允许数据自由地决定最佳拟合曲线的形状，而不是依赖于特定的参数模型。

通过非参数回归技术，可以灵活地探索和揭示数据中复杂的模式和关系，从而更好地理解数据的内在结构和动态变化。

我国城镇居民消费与收入的动态关系基于非参数回归模型的实证分析

1、定义一个核函数，用于计算输入变量的概率密度函数。在本研究中，我们采用高斯核函数。
2、针对给定的输入变量（收入），通过核函数计算输出变量（消费）的概率密度函数。
3、为了减少噪声干扰，对概率密度函数进行平滑处理，得到最终的非参数回归曲线。
结果与讨论
结果描述：
通过非参数回归模型拟合，我们得到了我国城镇居民消费与收入的动态关系曲线（如图1）。从图1可以看出，城镇居民的消费支出随着收入的增加而增加，二者之间呈现出较强的正相关关系。同时，曲线形态表明，在低收入区间，消费支出对收入的变化较为敏感；而在高收入区间，消费支出的增长趋势相对平缓。
2、提升低收入地区的发展：对于那些收入缩小地区间的收入差距。
3、优化税收和福利政策：通过优化税收政策和福利制度，提高居民的可支配收入，从而增强居民的消费能力。
4、加强市场监管：政府应加强对市场的监管，维护市场秩序，为消费者提供安全、公平的消费环境。
四、研究结果
通过实证研究，我们发现我国居民消费与收入之间存在显著的空间自相关关系。具体来说，地区的居民收入水平对当地的消费水平有积极影响，同时也会影响邻近地区的消费水平。此外，我们还发现，随着距离的增加，这种影响逐渐减弱。
五、结论
本次演示的研究结果表明，我国居民消费与收入之间的空间自回归模型具有显著的空间依赖性。这意味着，在制定经济政策时，我们需要考虑不同地区之间的相互影响，而不能仅仅单一地区。政策制定者可以通过促进区域经济一体化，提高整体收入水平，从而刺激全国的消费增长。
二、方法和数据
我们使用一元线性回归模型来探索城镇居民可支配收入（自变量）与消费支出（因变量）之间的关系。我们采用了中国国家统计局公布的2010年至2020年的年度数据。数据来源于中国国家统计局网站，包括全国各地区城镇居民的可支配收入和消费支出。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

非参数回归模型
非参数回归模型
非参数回归模型也叫多元回归模型，它是一种脱离于混沌理论的多条路段分析方法。

它是对当前路段和几条相邻路段的交通流信息对当前路段进行交通流预测的单条路段分析的扩展。

它不需要先验知识，只需要有足够的历史数据即可。

它的原理是：在历史数据库中寻找与当前点相似的近邻，并根据这些近邻来预测下一时间段的流量。

该算法认为系统所有的因素之间的内在联系都蕴含在历史数据中，因此直接从历史数据中得到信息而不是为历史数据建立一个近似模型。

非参数回归最为一种无参数、可移植、预测精度高的算法，它的误差比较小，且误差分布情况良好。

尤其通过对搜索算法和参数调整规则的改进，使其可以真正达到实时交通流预测的要求。

并且这种方法便于操作实施，能够应用于复杂环境，可在不同的路段上方便地进行预测。

能够满足路网上不同路段的预测，避免路段位置和环境对预测的影响。

随着数据挖掘技术左键得到人们的认可和国内外学者的大量相关研究，使得非参数回归技术在短时交通流预测领域得到广泛应用。

非参数回归的回归函数()X g Y =的估计值()X g n 一般表示为：
()()∑==n i i i i n Y X W X g 1
其中，Y 为以为广策随机变量；X 为m 维随机变量；（Xi,Yi ）为第i 次观测值，i=1,...,n ；Wi(Xi)为权函数.非参数回归就是对g(X)的形状不加任何限制，即对g （X ）一无所知的情况下，利用观测值（Xi,Yi ），对指定的X 值去估计Y 值。

由于其不需要对系统建立精确的数学模型，因此比较适合对事变的、非线性的系统进行预测，符合对城市交通流的预测，同时可以与历史平均模型实现优缺点的互补。

K 近邻法
Friedman 于1977年提出了K 近邻法。

其并不是让所有的数据都参与预
测，而是以数据点到X 点的距离为基础，甲醛是只有离X 最近的K 个数据被用来估计相应的g(X)值。

可以引入欧式空间距离d ，然后按这个距离将X1，X2，...,Xn 与X 接近的程度重新排序：Xk1,...,Xkn,取权值如下：
Wki(X:X1,...,Xn)=ki,i=1,..,n
将与X 最近的前K 个观测值占有最大的权K=1，其余的观测值赋予权值k=0.最终得到应用于短时交通流预测的K 近邻法可表示为：
()()()()K t V t V g t V K i i ∑=+=
=+111 其中，K 为所选取最邻近元素的个数，取值大小依赖于数据。

选择欧式空
间距离表达式为： ()()()2t V t V d i -=
由于该算法要求只有离X 最近的K 个数据参与预测，因此该算法的计算量相对要小很多。

在上述传统的K 近邻算法中，利用上式在历史数据库中进行搜索，可以搜索到当前时刻流量最近的K 个数据。

但是由于历史数据库中交通流量数据是一条多波峰和多薄谷的曲线，搜索到的最近邻历史数据并不能保证与当前时刻交通流量的走势一致，因此对传统的K 近邻法的空间距离搜索公式进行改进，改进之后的距离公式为： ()()()()()()2211a ---⋅+-⋅=t V t V b t V t V d i i
其中，V(t-1)与vi(t-1)分别表示前一时刻的实时监测流量值与对应的历史流量值；（a,b ）根据变量的选取和具体数据历史值的不同而不同，这样就可以保证搜索到的数据与前一时刻的交通流量也是相邻近的，从而使得预测精度得到提高。

基于K 近邻的非参数回归算法应用于短时交通流状态预测的一般过程为：
（1）构造交通状态向量；
（2）根据交通状态向量，结合历史数据建立历史数据样本库；
（3）实时采集数据并对该交通数据进行预处理；
（4）利用预处理之后的数据构建当前的状态向量；
（5）利用样本库进行模式匹配，同时判断当前状态向量是否为典型样本数据，若是，则补充道历史样本库；
（6）根据模式匹配结果得到最终预测结果值。