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基于局部惩罚的自适应样条Lasso

发布时间:2017-10-11 11:01

  本文关键词:基于局部惩罚的自适应样条Lasso


  更多相关文章: 参数回归 非参数回归 惩罚样条 极差 Lasso


【摘要】:回归分析是研究变量问相互依赖关系的统计分析方法,主要包括参数回归和非参数回归.参数回归需要事先假定变量之间的函数形式,但在研究过程中我们发现,事先假定的函数形式并不一定符合实际的要求.非参数回归是比较灵活的回归方法,不需要假定变量间的函数形式,充分利用数据本身,选择适当的回归函数拟合数据的变化趋势,提高了估计的精度.面对高维数据问题时,我们需要选择合适的变量进入模型.Lasso正是一种最常用的基于惩罚回归的变量选择方法.本文首先详细介绍了基于截断幂基的惩罚样条回归模型的构造,并通过积分近似计算的例子,展示了惩罚样条回归的应用价值,并利用该方法拟合了经济学中的洛伦茨曲线.其次,本文介绍了另外一种样条基函数—B样条基函数的定义和性质,并提出了基于B样条基的改进的Lasso方法.该方法利用相邻节点之间函数值极差的倒数作为惩罚调节来压缩模型系数.模拟显示该方法改进了Lasso算法的优越性.并给出了一个基于该方法的医学实例.
【关键词】:参数回归 非参数回归 惩罚样条 极差 Lasso
【学位授予单位】:安徽大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F224
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-7
  • 第一章 绪论7-10
  • 1.1 研究背景7-8
  • 1.2 本文主要内容8-10
  • 第二章 回归模型10-16
  • 2.1 回归模型简介10-11
  • 2.2 一元线性回归模型11-12
  • 2.3 多元线性回归模型12-14
  • 2.4 非线性回归模型14-16
  • 第三章 非参数回归模型16-26
  • 3.1 非参数回归模型简介16-19
  • 3.1.1 非参数模型的定义16-17
  • 3.1.2 非参数回归的基本理论17-19
  • 3.2 惩罚样条回归模型19-26
  • 3.2.1 截断幂基的惩罚样条回归20-22
  • 3.2.2 基于截断幂基的惩罚样条回归模型的应用22-26
  • 第四章 基于B样条基的局部惩罚Lasso及其应用26-39
  • 4.1 B样条基函数26-27
  • 4.2 Lasso方法简介27-31
  • 4.2.1 Lasso模型28-30
  • 4.2.2 Lasso模型的求解30-31
  • 4.3 局部惩罚的Spline Lasso31-39
  • 4.3.1 模型的构造与求解32-33
  • 4.3.2 模拟33-36
  • 4.3.3 应用36-39
  • 第五章 总结39-40
  • 参考文献40-44
  • 致谢44-45
  • 攻读硕士学位期间的学术活动及科研成果45

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本文编号:1012136

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