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发表于2025-04-09
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现代稳健回归方法 epub pdf mobi txt 电子书 下载加权函数(wfun)
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评分书很不错,对学习非常有帮助,纸张质量也好。后面争取凑齐一套!!
评分一种在下列场合下仍具有较好性质的回归估计方法:1. 模型的先验假设不完全成立,实际情况与此略有背离;2.存在少量具有过失误差的数据(例如异常值)。一般来说,一方面,由于实际情况很难与回归模型的先验假设完全吻合,这会对建立模型及相应的
评分习惯在京东购物。学习中,活到老学到老……
评分用户可以定义自己的权重函数,函数的输入必须是残差向量,输出是权重向量。在调用robustfit函数时,把自定义权重函数的句柄(形如@myfun)作为wfun参数传递给robustfit函数,此时必须指定tune参数。
评分b = robustfit(X,y,wfun,tune,const)
评分b = robustfit(X,y)
评分其 中resid为上一步迭代的残差向量,tune为调节常数,h是由最小二乘拟合得到的中心化杠杆值向量,s为误差项的标准差的估计。s的计算公式为:s = MAD/0.6745,其中MAD为残差绝对值的中位数,在正态分布下,这个估计是无偏的。若X中有p列,计算MAD时,将残差绝对值向量的前p个最小值 舍去。
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