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形状约束条件下Bayes非参数回归
  • ISSN号:1001-9847
  • 期刊名称:《应用数学》
  • 时间:0
  • 分类:O212.7[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:[1]北京工业大学应用数理学院,北京100124, [2]山西大同大学统计系,山西大同037009
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(11271039)
中文摘要:

本文给出形状约束条件下非参数回归模型的Bayes估计方法.利用Markov链Monte Carlo方法对模型进行拟合.具体地,用形状约束Bernstein多项式近似非参数函数,把截断正态分布作为Bernstein多项式系数的先验分布来保证函数估计满足指定的形状约束.最后通过模拟比较和实例分析来展现形状约束Bayes估计的小样本性质.

英文摘要:

The paper proposes a Bayesian estimation method for nonparametric regression models with shape-constraints. We employ Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods for model fitting, using a truncated normal distribution as the prior for the coefficients of Bernstein polynomials to ensure the desired shape constraints of the resulting function estimate. The small sample properties of the Bayesian shape-constrained estimators are provided via simulations and compared with existing methods. Finally a real data analysis is conducted where the nonparametric function is constrained to be monotone.

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期刊信息
  • 《应用数学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编:李大潜
  • 地址:武汉珞喻路1037号华中科技大学逸夫科技大楼南楼902室
  • 邮编:430074
  • 邮箱:yysx_hust@163.com
  • 电话:027-87543831
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9847
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1184/O1
  • 邮发代号:38-61
  • 获奖情况:
  • 中国科学引文数据库来源期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:4139