抽样算法

作品数：107被引量：327H指数：10
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大样本线性回归模型的子抽样及变量选择被引量：5
《统计与决策》2022年第2期5-9,共5页徐礼文 廖丹 
国家社会科学基金资助项目(20BTJ046)。
文章考虑了大样本下线性回归中同时进行快速估计和变量选择的问题,即针对一个存在稀疏解的大样本线性模型,根据重要性抽样分布从全数据集抽取少量子样本,对该子样本进行自适应Lasso估计。通过随机模拟研究,将该算法分别应用在几种不同...
关键词：大样本 数据降维 子抽样算法 变量选择 
回归系数变点估计的快速非迭代抽样算法被引量：1
《统计与决策》2017年第24期10-13,共4页杨丰凯 袁海静 
山东大学(威海)教学改革研究项目(B201623)
文章讨论了线性回归模型中回归系数变点位置估计的非迭代抽样算法。在贝叶斯框架下,分别采取无信息先验和共轭先验,利用逆贝叶斯公式,得到来自变点位置后验分布的独立同分布的样本,可直接用于变点位置的统计推断。避免了Gibbs抽样算法...
关键词：线性回归 系数变点 逆贝叶斯公式 GIBBS抽样 
稳健学生t回归模型的非迭代贝叶斯抽样算法
《统计与决策》2017年第9期19-22,共4页杨丰凯 袁海静 
与正态回归相比,学生t回归模型是一种对异常值较稳健的回归模型,通常用Gibbs抽样算法估计参数。而Gibbs抽样是一种迭代算法,所得样本不是独立样本,统计推断之前需判断其收敛性。文章探讨了一种基于逆贝叶斯公式的非迭代抽样算法,该算法...
关键词：t回归 EM算法 逆贝叶斯公式 混合表示 GIBBS抽样 
正态均值变点识别的非迭代抽样算法被引量：6
《统计与决策》2016年第8期16-19,共4页杨丰凯 袁海静 
文章提出了估计正态序列均值变点位置的非迭代抽样算法。利用逆贝叶斯公式,得到了变点位置的精确后验分布,通过对该离散分布抽取样本,得到变点位置的贝叶斯估计。模拟显示该算法能有效地估计变点位置,并且计算速度比迭代的Gibbs抽样算...
关键词：正态分布 均值变点 逆贝叶斯公式 GIBBS抽样 
对一个关联规则序贯抽样算法的改进与效率分析被引量：3
《统计与决策》2005年第03X期8-10,共3页王星 
教育部人文社会科学研究重大项目"现代统计学在数据挖掘中的理论与应用研究"(01JAZJD910001)
本文提出Apriori和ASAR相结合的算法APASAR,给出该算法的理论停止时间的结果和证明,然后通过模拟实验比较APASAR,ASAR和BSAR三种不同算法的运行效率。
关键词：停止 效率分析 运行效率 理论 算法 关联规则 序贯抽样 
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