国家自然科学基金(10371059)

作品数：8被引量：9H指数：2
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广义线性模型中基于拟似然的变量选择方法被引量：1
《邵阳学院学报（自然科学版）》2008年第1期1-5,共5页林路 
国家自然科学基金(10371059);山东省自然科学基金(Y2006A13)
变量选择是建立广义线性模型的基础.为了选择变量,本文提出了一种惩罚拟似然方法.这种方法不需要知道数据的分布,而只要求知道数据的一二阶矩.在统计推断过程中,此方法同时进行变量选择和参数估计,得到估计具有Oracle性质,并是渐近有效...
关键词：变量选择 惩罚拟似然 拟后验 
Unbiased Quasi-regression被引量：1
《Chinese Annals of Mathematics,Series B》2007年第2期177-186,共10页Guijun YANG Lu LIN Runchu ZHANG 
Project supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 10571093, No. 10371059);Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China (No. 20050055038);the Natural Science Foundation of Shandong Province of China (No. 2006A13);the China Postdoctoral Science Foundation (No. 20060390169);the Tianjin Planning Programs of Philosophy and Social Science of China (No. TJ05-TJ002).
Quasi-regression, motivated by the problems arising in the computer experiments, focuses mainly on speeding up evaluation. However, its theoretical properties are unexplored systemically. This paper shows that quasi-r...
关键词：Computer experiment Quasi-regression UNBIASEDNESS Fitting of curve Asymptotic normality 
Stahel-Donoho kernel estimation for fixed design nonparametric regression models
《Science China Mathematics》2006年第12期1879-1896,共18页LIN Lu CUI Xia 
This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No.10371059).
This paper reports a robust kernel estimation for fixed design nonparametric regression models.A Stahel-Donoho kernel estimation is introduced,in which the weight functions depend on both the depths of data and the di...
关键词：NONPARAMETRIC regression kernel estimation statistical depth robustness. 
非参数固定设计回归模型中的Stahel-Donoho核估计被引量：3
《中国科学（A辑）》2006年第10期1156-1172,共17页林路 崔霞 
国家自然科学基金(批准号:10371059)资助项目
研究非参数固定设计回归模型中的稳健核估计．提出了一种Stahel- Donoho核估计,在此核估计中,权重函数既依赖于数据深度,又依赖于设计点和估计点之间的距离．对不可直接计算的误差深度,利用局部近似,给出了一种近似计算方法,使得新的估...
关键词：非参数回归 核估计 统计深度 稳健性 
ITERATIVE QUASI-LIKELIHOOD FOR SEEMINGLY UNRELATED REGRESSION SYSTEMS
《Chinese Annals of Mathematics,Series B》2005年第3期335-346,共12页LINLU FANYUNZHENG DUJUN YUANYUAN 
Project supported by the National Natural Science Foundation of China (No.10371059, No.10171051).
In the seemingly unrelated regression systems, the existing quasi-likelihood is always involved in the difficult problem of calculating inverse of a high order matrix specially for large systems. To avoid this problem...
关键词：Seemingly unrelated regression system QUASI-LIKELIHOOD Unbiased estimating function 
Robust Depth-Weighted Wavelet for Nonparametric Regression Models被引量：3
《Acta Mathematica Sinica,English Series》2005年第3期585-592,共8页Lu LIN 
This paper is supported by NNSF Projects (10371059 and 10171051) of China
In the nonparametric regression models, the original regression estimators including kernel estimator, Fourier series estimator and wavelet estimator are always constructed by the weighted sum of data, and the weights...
关键词：Nonparametric regression WAVELET Statistical depth ROBUSTNESS 
数据深度分析与信息获取
《科技情报开发与经济》2004年第4期145-146,共2页欧阳海波 谭林 
国家自然科学基金(10371059)资助。
数据深度是一种新的数据分析技术,利用这种技术对数据进行分析和加工,从而获得有用和可信的信息,为决策提供可靠的依据。
关键词：数据分析 数据深度 信息服务 
BOOTSTRAP WAVELET IN THE NONPARAMETRIC REGRESSION MODEL WITH WEAKLY DEPENDENT PROCESSES被引量：1
《Acta Mathematica Scientia》2004年第1期61-70,共10页林路 张润楚 
This paper is supported by NNSF project(10371059);China and Youth Teacher Foundation of Nankai University
This paper introduces a method of bootstrap wavelet estimation in a non-parametric regression model with weakly dependent processes for both fixed and random designs. The asymptotic bounds for the bias and variance of...
关键词：Nonparametric regression weakly dependent process BOOTSTRAP WAVELET 
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