王康宁

作品数：3被引量：3H指数：1
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供职机构：山东大学更多>>
发文主题：GIBBS抽样异常点惩罚空间数据稳健性更多>>
发文领域：理学政治法律更多>>
发文期刊：《中国科学：数学》《苏州大学学报（自然科学版）》《统计研究》更多>>
所获基金：国家自然科学基金重庆市教委科研基金更多>>
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空间非参回归的变量选择被引量：2
《中国科学：数学》2016年第3期301-320,共20页王康宁 林路 
国家自然科学基金(批准号:11171188和71271227);重庆高校创新团队建设计划(批准号:KJTD201321);重庆文理学院校级科研(批准号:Y2014SC35);重庆市教委科技(批准号:KJ1501109);全国统计科学研究(批准号:2014LY073)资助项目
空间变系数回归模型是空间线性回归模型的重要推广,在实际中有广泛的应用.然而,这个模型的变量选择问题还没有解决.本文通过一般的M型损失函数将均值回归、中位数回归、分位数回归和稳健均值回归纳入同一框架下,然后基于B样条近似,提出...
关键词：空间数据 变量选择 稳健性 异方差 惩罚的M型估计 oracle性质 
基于Bayes后验概率的自变量与异常点的同时识别被引量：1
《统计研究》2012年第1期31-37,共7页王康宁 汪四水 
本文基于自变量与异常点识别隐变量的联合Bayes后验概率,给出了自变量与异常点同时识别的一般方法,且利用Gibbs抽样降低了Bayes后验概率的计算复杂度。其次,针对多值序次数据模型自变量与异常点的同时识别展开详细讨论,给出了同时识别...
关键词：隐变量 GIBBS抽样 自变量选择 异常点识别 多值序次数据 
二值数据下模型和异常点的同时识别
《苏州大学学报（自然科学版）》2010年第4期9-13,共5页王康宁 汪四水 
讨论了基于贝叶斯方法进行模型选择与异常点识别时两者之间的相互影响,建议模型与异常点应结合起来同时识别.针对二值数据,采用引入隐变量的数据扩增方法进行异常点识别,并且给出了基于MCMC方法计算后验概率来进行模型和异常点同时识别...
关键词：二值数据 隐变量 模型选择 异常点识别 GIBBS抽样 
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