통계 모형 용지

통계학에서 통계 모델은 특정 프로세스가 이론적 분석을 통해 파생될 수 없는 경우 실험을 통해 또는 산업 프로세스 데이터에서 직접 수학 통계를 통해 변수 간의 함수 관계를 도출할 수 있는 것을 의미합니다. 다음은 내가 너에게 정리한 통계 모형 논문에 대한 모범문입니다. 참고 자료를 읽어 주셔서 감사합니다!

통계 모델 논문 1 통계 차익 거래 모델 이론 요약 및 응용 분석

통계 차익 거래 모델은 수량경제학과 통계학을 기초로 한다. 과거 데이터에 대한 분석을 통해 관련 변수의 확률 분포를 추정하고, 기본면 데이터와 함께 미래 수익을 예측하며, 거래할 기회를 찾는다. 통계적 이득은 시계열을 분석할 때의 통계적 특성으로 인해 중대한 이론과 실천적 의의를 가지고 있다. 실제로 10 헤지펀드에만 광범위하게 적용되며, 이론적으로는 주로 자본 유효성 테스트 및 오픈 펀드 등급을 나타냅니다. 이 문서에서는 통계적 차익 거래의 기본 원칙, 거래 전략 및 적용 방향에 대해 설명합니다.

키워드 통계 차익 거래 페어링 거래의 응용 분석

1. 통계 차익 거래 모델 원리 소개

통계적 차익 거래 모델은 두 개 이상의 관련성이 높은 주식 또는 기타 증권을 기반으로 합니다. 일정한 방법 검증을 통해 주가변동은 일정 기간 동안 이런 좋은 상관관계를 유지하므로, 일단 양자가 이탈하고, 이런 가격 이탈이 미래에 수정될 것으로 예상되면 차익 기회를 창출할 수 있다. 통계적 차익 거래의 실천에서 양자가 이탈할 경우, 실적가격이 과소평가되고 판매가격이 과대평가된 주식을 매입할 수 있으며, 앞으로 양자의 가격이 수정될 때 반대 평창 운영을 할 수 있다. 통계적 차익 거래 원칙을 실현하기 위한 전제는 평균 응답, 즉 평균 간격 (실제로 자산 가격의 시계열은 일반적으로 안정적이며, 그 순서는 일정 범위 내에서 변동함), 가격 편차는 단기적이며, 실천이 진행됨에 따라 자산 가격은 평균 구간으로 되돌아간다. 시계열이 안정적이라면 자산 가격이 장기 평균에서 벗어났는지, 차익 거래 기회가 있는지를 보여주는 통계적 차익 거래의 신호 발견 메커니즘을 구축할 수 있습니다. 어떤 의미에서, 두 가지 증권은 같은 지점 (같은 업종의 주식처럼) 을 가지고 있으며, 그 시장 가격 사이에는 좋은 상관관계가 있고, 가격은 왕왕 같은 방향으로 변동하기 때문에, 가격차나 가격비는 종종 하나의 고정가치를 둘러싸고 변동한다.

둘째, 통계적 차익 거래 모델의 거래 전략 및 데이터 처리

통계 차익 거래 전략에는 페어링/바구니 거래, 다 요인 모델 등 여러 가지가 있습니다. 현재 널리 사용되는 전략은 주로 페어링 거래 전략이다. 종종 차익 거래 (carry trade) 라고도 하는 Paired strategy 는 같은 업종이나 주가가 장기간 안정적으로 균형을 이루는 주식의 여러 두발과 공두의 쌍을 이루는 것으로, 거래자가 시장에서 중립을 유지할 수 있도록 한다. 이런 전략은 능동적인 관리형 펀드에 더 적합하다.

페어링 거래 전략을 구현하는 데는 주로 두 단계가 있습니다. 하나는 주식 쌍의 선택입니다. 해통증권 분석가 주건은' 절대수익전략 연구-통계차익' 기사에서 주식 선정은 기본면과 업종을 결합해야 전략적 수익을 보장하고 위험을 줄일 수 있다고 지적했다. 은행, 부동산, 석탄, 전기 산업과 같은 것들이죠. 이론적으로는 통계학에서 클러스터 분석 방법으로 분류한 다음 공적분 테스트를 수행하여 성공할 확률이 더 높다. 두 번째는 주가 서열 자체와 상호 간의 연관성을 검증하는 것이다. 현재 일반적으로 사용되는 것은 공적분 이론과 랜덤 워크 모델입니다.

공적분 이론으로 주가 서열의 상관관계를 판단하려면 우선 주가 서열의 안정성을 검증해야 한다. 일반적으로 사용되는 검사 방법은 도해법과 단위 루트 검사법이다. 도식은 선택한 시계열 변수와 1 차 차이가 모두 시계열이라는 것이다. 그림에서 볼 수 있듯이, 한 추세가 변수의 시계열에 나타날 수 있지만, 1 차 차이 이후의 시계열은 무작위성을 나타내므로 시퀀스가 평온할 수 있습니다. 그러나 도법으로 시퀀스의 존재 여부를 판단하는 것은 주관적이다. 이론적으로, 검사 순서의 안정성과 질서는 단위 루트 검사에 의해 결정된다. 단위 루트 검사에는 DF 검사, ADF 검사 및 Phillips 비패라메트릭 검사 (PP 검사) 와 같은 여러 가지 방법이 있습니다. ADF 테스트는 일반적으로 사용됩니다.

검사 후, 시퀀스 자체나 1 차 차이가 원활하다면, 서로 다른 주식 서열에 대해 통합 검사를 할 수 있다. 공적분 검사 방법은 주로 EG 2 단계 방법을 포함합니다. 즉, 먼저 검사 변수에 대한 일반 선형 회귀를 수행하여 1 차 오차를 얻은 다음 오차 시퀀스에 대한 단위 루트 검사를 수행합니다. 단위 루트가 있으면 변수에는 공적분 관계가 없고, 단위 루트가 없으면 순서는 평온하다. EG 테스트는 두 시퀀스 간의 통합 테스트에 더 적합합니다. EG 검사 외에도 Johansen 검사, Gregory hansan 검사, 자동 회귀 지연 모델법 등이 있습니다. Johansen 검사는 세 개 이상의 시퀀스 간의 통합 관계를 검증하는 데 더 적합합니다. 공적분 검사를 통해 주가 서열 간의 상관관계를 판단해 쌍거래를 진행할 수 있다.

Christian L. Dunis 와 Gianluigi Giorgioni(20 10) 는 일일 거래 데이터 대신 고주파 데이터를 사용하여 차익 거래를 하며, 공적분 관계가 있는 주식 쌍과 통합되지 않은 주식 쌍 간의 차익 거래의 즉각적인 수익률을 비교합니다. 그 결과, 주식 간의 가격 통합 관계가 높을수록 통계 차익 기회가 많아지고 잠재 수익률이 높아진 것으로 나타났다.

랜덤 워크 모델에 따르면 주가 변동이 있는지 확인할 수 있습니까? 기억? 즉, 예측 가능한 구성 요소가 있는지 여부입니다. 일반적으로 단기 예측 가능성 분석과 장기 예측 가능성 분석의 두 가지 상황으로 나눌 수 있습니다. 단기 예측 가능성 분석에서 검사 기준은 주로 무작위 유영 과정의 세 번째 상황, 즉 관련이 없는 증가량 연구에 초점을 맞추고 있다. 사용할 수 있는 검사 도구는 자기 상관 검사와 분산 비율 검사입니다. 시퀀스 자기 상관 검사에서 일반적으로 사용되는 통계량은 자체 상관 계수와 보카스 피어스 Q 통계량입니다. 이 두 통계가 특정 신뢰 수준에서 임계 수준보다 훨씬 클 경우 시퀀스 자기 상관은 예측 가능합니다. 분산비 테스트는 무작위로 헤엄치는 주가 로그 수익률의 분산이 주기적인 선형으로 증가한다는 사실을 따랐으며, 이 기간 동안의 증가량은 측정할 수 있다. 이렇게 하면 K 기간에 계산된 수익의 분산은 K 배의 단일 기간 수익의 분산과 비슷해야 합니다. 주가의 변동이 무작위라면, 분산비는1에 가깝다. 양의 자기 상관이있을 때 분산 비율은1보다 큽니다. 음의 자기 상관이 있는 경우 분산 비율은 1 보다 작습니다. 장기 예측 가능성 분석, 시간 범위가 큰 경우 분산 비율 테스트의 효과가 분명하지 않기 때문에 R/S 분석을 사용하여 장기 예측 가능성을 Hurst 지수로 측정할 수 있습니다. Hurst 지수는 다음 방정식의 회귀 계수로 추정됩니다.

Ln[(R/S)N]=C+H*LnN

R/S 는 재표 범위, N 은 관찰 횟수, H 는 허스트 지수, C 는 상수입니다. H & gt0.5 가 이러한 주식에 장기 기억이 있을 수 있음을 나타내지만, 현재로서는 이 시퀀스가 임의 이동인지 연속 프랙털 시계열인지 확실하지 않으므로 중요한 검사가 필요합니다.

공적분 검사든 무작위 유랑으로 판단하든, 그 목적은 단기 또는 장기 균형 관계를 찾아 우리의 통계 차익 거래 전략을 효과적으로 시행하는 것이다.

일반적으로 통계 차익 데이터는 거래일의 종가 데이터이지만 최근 연구에 따르면 시장의 고주파 데이터 (예: 5 분, 10 분, 15 분, 20 분 종가 거래 데이터) 에 대한 통계 차익 기회가 더 많은 것으로 나타났다. 일상적인 거래 데이터의 경우, 우리는 복권 전 종가를 선택하는데, 만약 두 주식의 가격차이가 비교적 크면 고급 로그 처리가 필요하다. Christian L. Dunis 와 Gianluigi Giorgioni(20 10) 는 15 분 종가, 20 분 종가, 30 분 종가 및 또 절대수익전략 시리즈 연구에서 해통증권의 재테크 분석가는 상하이깊이 300 지수를 기준으로 한 주식풀 샘플을 통계차익 일치 거래로, 고주파 데이터를 사용하여 계산한 누적 수익은 일일 거래 데이터를 사용하여 계산한 누적 수익보다 5% 포인트 가까이 높았다.

셋째, 통계 차익 거래 모델의 적용 확대-자본 시장의 유효성 검증

파마 (1969) 가 제시한 효과적인 시장 가설은 시장이 정보에 신속하고 합리적으로 반응할 수 있도록 시장 가격이 사용 가능한 모든 정보를 충분히 반영할 수 있도록 자산의 가격을 현재 정보로 예측할 수 없게 하여 누구도 초과 이윤을 지속적으로 얻을 수 없게 한다는 것이다. 통계 차익 거래 기회의 존재를 검증하여 자본 시장이 유효한지, 약한지, 유효하지 않은지 확인할 수 있습니다. 허 (2005) 는 통계차익을 이용해 중국 자본시장의 효율성에 대한 실증연구를 진행한 뒤 처음으로 통계차익 기회의 존재가 자본시장의 효율성과 호환되지 않는다는 결론을 내렸다. 이 이론에 근거하여, 이 글은 중국 주식시장의 가격 관성, 가격 반전, 가치 반전 투자 전략에 통계 차익 기회가 있는지 검증하였으며, 중국 주식시장이 아직 약식에 이르지 않았다는 것을 발견했다. 오 (2007) 는 이런 방법으로 중국 A 주 시장의 약효를 테스트한 적이 있는데, 중국 A 주 시장이 관성과 반전 투자 전략을 채택하는 것은 무효라는 것을 발견했다. 또한 우리 학자 오화위는 호건의 통계 차익 모델을 개정해 통계 차익 모델에 기반한 오픈 펀드 등급 방법을 제시했다.

넷. 결론

현재 통계 차익 거래 모델의 적용은 주로 1 의 두 가지 측면에 나타난다. 차익 거래는 효과적인 거래 전략입니다. 2. 통계적 차익 거래 기회의 존재를 탐지하여 자본 시장 또는 시장의 유효성을 검증합니다. 통계 차익 거래 전략의 시행은 짧은 매커니즘의 확립에 달려 있기 때문에 주가 선물과 융자권 거래의 도입과 보완에 따라 국내에서 광범위하게 응용되고 발전할 것으로 예상된다.

참고

[1] A.N. Burgess: 통계 차익 거래 역학을 시뮬레이션하는 계산 방법론, 런던 비즈니스 스쿨, 박사 논문, 1999.

[2] 방호. 통계 차익 거래의 이론적 모델과 응용 분석-중국 폐쇄형 펀드 시장의 검증을 근거로 한다. 통계 및 의사 결정, 2005 년 6 월 (2 부).

[3] 마려, 육지. 심심 300 주가 선물 현물차익의 실현가능성 연구-통계 차익 모델에 기초한 실증 연구. 재정무역연구, 20 1 1, 1.

[4] 오. 상하이와 심천 300 주가 지수 선물에 기초한 차익 거래 전략 연구 [D]. 중국 우수 석사 학위 논문. 2009 년.

[5] 오,,. 중국 주식시장의 약효에 대한 통계 차익 검사 [J]. 시스템 공학 이론과 실천. 2007,2 입니다.

통계 모델에서 반 파라 메트릭 통계 모델의 추정에 관한 연구 2

데이터 모델 기술의 급속 한 발전과 함께, 기존 데이터 모델은 더 이상 실제로 발생 하는 몇 가지 측정 문제를 충족 시킬 수 있습니다, 심각 하 게 응용 프로그램 및 데이터 모델에서 현대 과학 기술의 개발을 제한, 그래서 이러한 맥락에서, 학자 들은 새로운 데이터 모델 측정 실험의 이론 및 방법을 제안 하 고 반 매개 변수 모델 데이터 응용 프로그램을 개발 했습니다. 반패라메트릭 모델 데이터는 패라메트릭 모델과 비패라메트릭 모델을 기반으로 하는 새로운 측량 데이터 모델이므로 매개변수 모델 및 비패라메트릭 모델과 많은 유사점이 있습니다. 이 문서에서는 데이터 모델 기술과 함께 반 매개변수 통계 모델에 대한 자세한 탐색 및 토론을 수행합니다.

키워드 반 매개 변수 모델은 세로 방향 데이터 오류 측정을 향상시킵니다.

반매개변수 모형을 예로 들어 매개변수 및 비매개변수 구성요소의 추정 및 관찰에 대해 설명하고 3 차원 스플라인 함수 보간법을 사용하여 비매개변수 구성요소의 추정 표현식을 얻습니다. 또한 세로 데이터의 하반매개변수 모델의 매개변수 및 비패라메트릭 부분의 추정 문제를 해결하기 위해 오차가 반매개변수 데이터 모델, 점근 정규성 및 강한 일관성을 연구하고 분석했습니다. 또한 이 문서에서는 균형 매개변수 선택에 대해 설명하고, 범최소 평방 추정 방법 및 관련 결론을 충분히 설명하고, 반매개변수 모델의 반복 방법을 논의하고 연구합니다.

I. 소개

일상 생활에서 사람들이 사용하는 파라메트릭 데이터 모델은 비교적 간단하기 때문에 조작하기가 더 쉽습니다. 그러나 실제 사용에서 측정한 데이터에는 비교적 작은 물체를 측정하거나 동적 물체를 측정하는 것과 같은 큰 오차가 있습니다. 반파라메트릭 데이터 모델을 구축하면 이 문제를 잘 해결하고 완화할 수 있습니다. 즉, 측량의 오류를 제거하거나 줄일 수 있으며 파라메트릭할 수 없는 시스템 오류를 그릴 수 없습니다. 시스템 오류는 관찰에 대한 다양한 정보에 큰 영향을 미칩니다. 개선될 수 있다면, 더 빠르고, 시기적절하며, 더 정확한 오류 인식 및 추출 프로세스를 실현할 수 있다. 이를 통해 매개변수 추정의 정확성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 관련 과학 연구도 효과적으로 보완할 수 있다.

예를 들어, 이 모형은 좌표 변환 GPS 위치 중력 측정과 같은 시뮬레이션 인스턴스 및 실제 응용 프로그램에서 성공적이고 실용적입니다. 이는 주로 반 파라메트릭 데이터 모델이 현재 사용 중인 데이터 모델과 일치하여 현재의 실제 요구를 충족시킬 수 있기 때문입니다. 새로 설정된 반매개변수 모델과 해당 매개변수 및 비패라메트릭 부분의 추정도 일부 오염 데이터의 추정 문제를 해결할 수 있습니다. 이 반 파라 메트릭 모델은 세로 방향 데이터에서 자체 T 형 추정을 연구 할뿐만 아니라 매끄러운 항목이있는 반 파라 메트릭 데이터 모델을 자세히 설명합니다. 또한 대칭과 비대칭을 기준으로 선형 제약 조건 하에서 매개변수 추정과 가정을 검증할 수 있습니다. 주로 관찰에 영향을 미치는 요소가 이 선형 관계뿐만 아니라 특정 요인에 의해 방해를 받기 때문에 오차로 분류할 수 없습니다. 또한 인수 기반 측정에 약간의 오차가 있어 계산 과정에서 대량의 중요한 정보가 손실되는 경우가 많습니다.

둘째, 반 파라 메트릭 회귀 모델 및 그 추정 방법

이 모델은 서구의 저명한 학자인 스톤이 1970 년대에 제기한 것으로, 80 년대에 점차 성숙해졌다. 현재이 매개 변수 모델은 의학, 생물학 및 경제학과 같은 여러 분야에서 널리 사용되고 있습니다.

반매개변수 회귀 모형은 비매개변수 회귀 모형과 매개변수 회귀 모형 사이에 있으며, 내용에는 선형 부분뿐만 아니라 일부 비매개변수 부분도 포함됩니다. 이 모델이 두 가지의 장점을 성공적으로 결합했다고 말해야 한다. 이 모델에 관련된 매개변수는 주로 함수 관계입니다. 즉, 변수를 효과적으로 파악하고 해석할 수 있는 일반적인 추세입니다. 비패라메트릭 부분은 주로 가치 함수 관계의 모호한 부분입니다. 즉, 변수를 로컬로 조정하는 것입니다. 따라서 모델은 파라메트릭 회귀 모델과 비패라메트릭 회귀 모델을 비교할 수 없는 데이터에 표시된 정보를 잘 활용할 수 있으므로 반파라메트릭 모델은 종종 더 강력하고 정확한 해석 기능을 제공합니다.

그것의 목적상, 이 회귀 모델은 현재 자주 사용되는 통계 모델이다. 그 형식은 다음과 같습니다.

셋째, 세로 데이터, 선형 함수 및 스무딩 함수의 역할

세로 데이터의 장점은 많은 조건을 제공할 수 있어 사람들의 큰 관심을 끌 수 있다는 것이다. 현재 수직 데이터의 많은 예가 있습니다. 그러나 본질적으로 세로 데이터는 실제로 서로 다른 시간과 장소에서 같은 개인을 반복적으로 관찰하여 얻은 일련의 데이터를 말합니다. 그러나 개인간에 일정한 차이가 있기 때문에 세로 데이터의 분산을 계산할 때 약간의 편차가 있을 수 있다. 세로 방향 데이터를 관찰할 때 관찰은 상대적으로 독립적이므로 완전히 다른 두 개의 데이터와 시계열을 효과적으로 결합할 수 있는 것이 특징입니다. 즉, 우리는 개인의 시간별 추세를 분석하고 전체적인 변화를 볼 수 있다. 현재, 세로 데이터에 대 한 많은 연구에서, 뿐만 아니라 그것의 장점을 유지 하지만, 또한 세로 데이터에 로컬 선형 맞춤의 실현을 개발 합니다. 이는 주로 사람들이 생산변수, 협변수, 시간효과 사이의 관계를 맺기를 원하기 때문이다. 그러나 시간 효과가 비교적 복잡하기 때문에 파라메트릭 모델링은 어렵습니다.

또한 선형 모델의 추정은 이미 많은 성과를 거두었지만, 반매개변수 모델의 추정은 아직 비어 있습니다. 선형 모델의 추정은 결손이나 병적 문제를 해결하기 위한 것일 뿐만 아니라 행렬 병적 시 선형, 비선형 및 반매개변수 모델을 처리하는 방법도 제공합니다. 먼저 두 관찰 조건이 유사한 관찰 데이터를 비교하여 비패라메트릭 영향을 약화시킬 수 있습니다. 따라서 반패라메트릭 모델은 선형 모델로 변환된 다음 선형 모델을 기반으로 매개변수를 추정합니다. 대부분의 경우 선형 계수는 다른 변수의 변화에 따라 변경되지만 이 선형 계수는 시간에 따라 변하므로 모든 기간 동안 동일한 모델의 샘플을 찾을 수 없으며 하나 이상의 실제 함수로 설명하기가 어렵습니다. 측량 데이터를 처리할 때 무작위 변수로 간주하면 추정 역할만 수행할 수 있습니다. 고전 선형 모델에 다른 변수의 비선형 함수를 도입하려는 경우, 즉 모델에 본질적인 비선형 부분이 포함되어 있는 경우 반매개변수 선형 모델을 사용해야 합니다.

게다가, 그것은 또한 각 부분으로 구성된 형체를 가리킨다. 연구 대상은 비선형 시스템에서 생성되는 매끄럽지 않고 미세하지 않은 기하학으로, 해당 정량 매개변수는 치수입니다. 프랙털 통계 모델의 연구는 현재 국제 비선형 연구의 주요 전방 과제 중 하나이다. 따라서 첫 번째 방법은 매개 변수화되지 않은 컴포넌트 추정 방법 (매개 변수 추정 방법이라고도 함) 을 매개변수화하는 것입니다. 이는 반매개 변수 모델의 초기 작업, 즉 함수 공간에 대한 특정 제한, 주로 부드러움을 의미합니다. 일부 연구가들은 반매개변수 모델의 비패라메트릭 구성요소도 비선형이며 대부분의 경우 매끄럽지 않고 미세하지 않은 경우가 많다고 생각합니다. 따라서 3 차원 매끄러운 스플라인 함수를 사용하여 동일한 데이터와 동일한 검사 방법을 가진 반매개변수 모델을 연구할 수도 있습니다.

넷째, 범최소 평방과 선형 모형 최소 평방의 견고성

(a) 최소 제곱 법은 18 세기 후반에 나타났다.

당시 과학 연구에서는 알 수 없는 매개변수 관찰 집합에서 매개변수의 최적 추정을 얻는 방법에 대한 질문이 자주 제기되었습니다. 당시 통용된 최소 평방은 전체 오차에 대한 표준이 최소 평방보다 낮았지만, 최소 평방은 당시 가장 많이 사용되었으며, 그 목적은 매개 변수를 추정하는 것이었다. 한동안 연구와 응용을 거쳐 최소 평방법은 이미 비교적 완벽한 이론 체계로 발전하였다. 이 단계에서는 데이터가 따르는 모델을 명확하게 알 수 있을 뿐만 아니라 반복 가중 방법을 사용하여 세로 데이터의 반 매개변수 모델링을 지원할 수 있습니다. 이는 최소 평방 보상을 사용하여 비패라메트릭 컴포넌트를 추정하는 데 매우 효과적입니다. 관찰이 정확하면 비패라메트릭 컴포넌트에 대한 추정도 안정적입니다. 예를 들어, 물리적 측지 측량에서는 오랫동안 최소 평방 구성 방법을 사용하여 중력 이상에 대한 최적의 추정치를 얻었습니다. 그러나 보상 최소 제곱 법으로 중력 이상을 연구할 때는 전체 오차가 적은 것을 고려하면서 매개변수 추정량의 진실성을 고려해야 합니다. 반복 가중치 부분 스플라인 비교를 기준으로 현재 사용 중인 최소 제곱 법의 몇 가지 단점을 살펴보았습니다. 이 방법은 전체 오차를 최소화해야 한다는 점을 강조하고 매개변수 구성요소 추정의 오차는 무시한다는 점을 강조해야 한다. 따라서 실제 운영 과정에서 특별한주의가 필요합니다.

(2) GPS 포지셔닝에서 반 파라 메트릭 모델의 적용과 차이점.

GPS 위상 관찰에서 반매개변수 모델의 시스템 오차는 고정밀 위치 지정에 영향을 미치는 주요 요소입니다. 모형은 풀기 전에 일정한 오차가 있기 때문에 제때에 오차를 관찰해야 한다. GPS 사용에서 실제 지리 좌표계에서 대상점의 구체적인 좌표는 방송 위성을 통해 계산됩니다. 이렇게 하면 연산 중에 전체 사이클의 미지수를 찾아 복원할 수 있습니다. 관측이 위성과 관측소 사이에 있기 때문에 쌍차를 찾아 위성과 수신기 시스템 오차에 미치는 영향을 약화시키거나 줄임으로써 매개변수로 표현하기가 어렵다. 그러나 조정 계산에서 차이 방법은 관찰 방정식의 수를 크게 줄일 수 있지만 여러 가지 이유로 만족스러운 결과를 얻을 수는 없습니다. 그러나 반매개변수 모형의 매개변수를 사용하여 시스템 오류를 나타내도록 선택하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 주로 반매개변수 모델이 넓은 의미의 선형 회귀 모델이기 때문입니다. 매끄러운 항목이 있는 반매개변수 모델의 경우 주어진 추가 조건 하에서 선형 함수를 추정하는 방법을 제공하여 측정된 값의 굵은 차이를 제거할 수 있습니다.

또한 이 방법은 GPS 측정뿐만 아니라 광파 거리 측정기, 변형 모니터링 등의 일부 매개변수 모델에도 사용할 수 있습니다. 많은 경우, 특히 수학 이론 연구에서 우리는 항상 S 가 무작위 변수라고 가정합니다. 사실 이 가설은 합리적이다. 최근 몇 년 동안, 우리는 이 선형 모델의 연구에서 좋은 성과를 거두었으며, 그 형태는 비교적 간단하고 적용성이 높기 때문에, 이 모델은 많은 분야에서 중요한 역할을 하였다.

시뮬레이션 인스턴스 및 좌표 변환 GPS 위치 중력 측정과 같은 실제 응용 프로그램을 통해 이 방법의 성공과 실용성을 설명하고, 현재 유행하는 자연 스플라인 추정법이 본질적으로 최소 제곱을 보상하는 특수한 경우임을 이론적으로 설명합니다. 미래에는 넓은 발전 공간이 있을 것이다. 또한 이 글에서 언급한 프랙털 이론의 연구 대상은 비선형 시스템에서 발생하는 매끄럽지 않고 미세한 형상이어야 하며, 프랙탈은 이미 단열역학, 지진학 등 분야에서 광범위하게 적용되었기 때문에 반매개 변수 모델 연구로 확대되어야 합니다. 보다 시기 적절하고 정확하게 오차를 식별하고 추출할 수 있을 뿐만 아니라 매개변수 추정의 정확도를 높일 수 있는 것은 현재의 반매개 변수 모델 연구에 대한 강력한 보완이다.

동사 (verb 의 약어) 요약

이 문서에서 언급한 반매개변수 모형에는 3 차 스플라인 함수 보간으로 얻은 매개변수 및 비매개변수 구성요소의 추정 및 관찰이 포함됩니다. 또한 세로 데이터를 전제로 반매개변수 모델 매개변수와 비매개변수 부분의 추정 문제를 해결하기 위해 오차가 반매개변수 데이터 모델, 점근 정규성 및 강한 일관성을 연구하고 분석했습니다. 최소 평방 추정 방법도 소개했다. 또한 균형 매개변수의 선택에 대해 초보적으로 논의하고 범최소 평방 추정 방법 및 관련 결론을 충분히 설명했다. 반 매개변수 모델 반복법에 대한 논의와 연구를 통해 반복법에 대한 상세한 이론적 해석을 제공하고 실제 적용에 대한 이론적 근거를 제공합니다.

참고

[1] 후홍창. 오차가 AR( 1) 인 반매개 변수 회귀 모델의 존재성 [J]. 후베이 사범대학 학보 (자연과학판), 2009(03).

전위민, 이정주. 세로 오염 데이터 반 매개변수 회귀 모델의 강한 일치 추정 [J]. 동제대학보 (자연과학판), 2009(08).

팬, 왕 핑링,. 세로 데이터 반매개변수 회귀 모델의 최소 평방 로컬 선형 추정 [J]. 수학 통계 및 관리, 2009(02).

최항건, 왕강. 가변 계수 EV 모델의 매개변수 추정 [J]. 베이징 사범대학 학보 (자연과학판) .2005 (06).

[5] 돈 위민, 차이근상. 세로 데이터 혼합 효과 모델의 통계 분석 [J]. 수학 연감 A 집 (중국어판) .2009 (04)

손효천, 특히 김홍. 세로 데이터 반매개변수 모델링에서 반복 가중치 부분 스플라인 최소 평방 추정 [J]. 중국 과학 (A 집: 수학), 2009(05).

장삼국, 진희유. EV 다항식 모델의 추정 [J]. 중국 과학 (A 집), 2009( 10).

임철, 진명화. 오염 데이터 회귀 분석에서 매개변수의 최소 평방 추정 [J]. 적용 확률 통계, 2009(03).

장삼국, 진희유. 반복 관찰 하에서 EV 모델의 수정은 매우 우도 추정의 일치성 [J]. 중국 과학 (A 집) .2009 (06) 입니다.

[10] 최항건, 이영, 진회진. 비선형 반 매개변수 EV 4 배 모델의 추정 이론 [J]. 과학 통보, 2009(23).

루오. 무작위 누락 응답 변수의 가변 계수 모델에 대한 통계적 추론 [D]. 중남대학교, 20 1 1.

[12] 유초남. 2 매개 변수 지수 위불 분포의 매개 변수인 Bayes 추정 및 신뢰성 분석 [D]. 중남대학교, 2008.

[13] 곽연. 호남성 세금 예측 모델 및 실증 검사 및 경제 분석 [D]. 중남대학교, 2009.

상 홍방. 몇 가지 분포 매개변수 추정 손실 함수 및 위험 함수의 베이 즈 추정 [D]. 중남대학교, 2009.

주린. 몇 가지 신뢰성 분포에 따른 무실효 데이터의 베이 분석 [D]. 중남대학교, 2009.

황부용. 오차가 AR( 1) 인 지수족 비선형 모델 및 선형 모델의 통계 분석 [D]. 남경공대, 2009.

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