非参数Bayes样条回归  

Bayesian Spline Nonparametric Regression

作　　者：卢一强[1] 茆诗松[2] 

机构地区：[1]信息工程大学电子技术学院,郑州450004 [2]华东师范大学统计系,上海200062

出　　处：《华东师范大学学报（自然科学版）》2004年第4期33-39,90,共8页Journal of East China Normal University(Natural Science)

基　　金：国家自然科学基金(10271078)

摘　　要：对于非参数回归模型y=f(x)+ε,其中f(x)为光滑的连续函数.用样条函数来逼近 f(x),不具体选择结点的个数,考虑到结点个数的不确定性,给定结点个数一个均匀的无信息先 验,用Bayes模型平均的方法来估计f(x).得到了f(x)的Bayes估计和Bayes后验区间估计.In this paper the nonparametric regression model y=f(x) + ε, where f(x) is a smoothing function, is considered. The nonparametric regression f(x) is approximated by a spline function. The knot number is not fixed but given a noninformation prior, by which the uncertainty of the knot number is studied. The regression f(x) is estimated by the method of Bayesian model averaging and the posterior interval is also estimated.

关 键 词：个数 连续函数 非参数回归模型 BAYES估计 区间估计 逼近 样条函数 样条回归 结点 均匀 

分 类 号：N94[自然科学总论—系统科学] O212[理学—概率论与数理统计]