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  • 简介:梯度Boosting思想在解释Boosting算法运行机制时基于基学习器张成空间为连续泛函空间,但是实际上在有限样本条件下形成基学习器空间不定是连续。针对这问题,从可加模型角度出发,基于平方损失,提出重抽样提升回归树新方法。该方法加权加法模型逐步更新算法。实验结果表明,这种方法可以显著地提升棵回归树效果,减小预测误差,并且能得到比L2Boost算法更低预测误差。

  • 标签: BOOSTING regression TREE 重抽样 预测误差
  • 简介:、引言聚类分析数理统计中研究“物以类聚”方法。在经济、社会、人口等方面的研究中,都需要采用聚类分析作分类研究。过去人们主要靠经验和专业知识,作定性分类处理,很少利用数学方法,许多分类往往带有主观性和任意性,不能揭示客观事物内在本质差别和联...

  • 标签: 系统聚类分析 系统聚类法 简单相关系数 数学课程 高等数学 多元统计分析
  • 简介:“负利率”时代开始两年半前爆发全球金融危机,引发了中国中央政府“4万亿”信贷投资救市计划,以刺激经济保持增长。事物总是有两面性,虽然这两年经济实现了平稳较快增长,但过度信贷扩张,造成货币太多、流动性过剩,致使资产价格飙升,为通货膨胀埋下了隐患。

  • 标签: 压力 通胀 全球金融危机 平稳较快增长 刺激经济 流动性过剩
  • 简介:鉴于极差比方差更容易获得,所以利用极差对正态总体方差进行间接预估以确定样本量想法很有实用价值。根据数理统计理论,若以E(Rn)表示正态总体在样本规模n下样本极差期望,则有E(Rn)=dnσ,dn可以通过多重积分计算得到,且只与n有关,而与μ和σ^2无关。但这种多重积分式虽然有利于在理论上阐明dm与相关变量之间“定性”关系,却无助于在应用上获得dm与n定量关系式。本文利用随机模拟方法和线性回归分析得到dm个简明表达式:dm=0.5ln(n)+3,从而由此间接获得个正态总体方差估计值:σ^2=[Rn/(0.5ln(n)+3)]^2。这将使直接利用“更便宜”极差确定样本量具有可操作性。

  • 标签: 正态总体方差 预估方法 间接 数理统计理论 线性回归分析 随机模拟方法
  • 简介:简易基尼系数计算方法□文/施卫国统计学家洛伦茨(M.Lorenz)在研究居民收入分配均衡程度时,发现将居民人数累计百分比和居民收入累计百分比联系在起,可以揭示收入分配公平程度。后来,人们将这种揭示社会分配均衡程度曲线称为洛伦茨曲线(见图1...

  • 标签: 基尼系数 洛伦茨曲线 计算方法 居民收入分配 三角形面积 计算公式
  • 简介:<正>在社会经济研究领域,经常会碰到些多指标综合评价问题,如综合财务状况评价、经济效益综合评价、社会发展水平比较研究等,其实质都是对观测数据综合处理,以便对现象作出综合判断与评价。在实际应用领域,综合评价总是与管理控制联系在,综合评价事物优劣最终是为了找出对事物结果起主要作用原因,从而加以管理和

  • 标签: 综合评价值 控制方法 多指标综合评价 管理控制 综合评判 评价指标体系
  • 简介:平均单依赖估计算法(averagedone-dependenceestimators,AODE)通过放松朴素贝叶斯算法假设条件得到更加高效分类算法,但AODE算法将所有父属性对分类贡献程度看成,这使得AODE算法分类效果受到限制。针对这个问题,利用相关系数Tau-y和Lambda-y分别计算各个特征属性对分类贡献程度,并用计算结果对父属性加权,得到了两个改进AODE算法:T-AODE和L-AODE算法。然后,利用加利福尼亚大学埃文斯(UniversityofCaliforniaIrvine,UCI)标准数据集在Eclipse上对这两个算法进行分类实验,结果显示两个改进AODE算法精确度要优于原始AODE算法。

  • 标签: 分类 平均单一依赖估计 相关系数 属性加权
  • 简介:针对EM算法在估计混合正态分布参数时使用不完全信息总样本所得到参数估计误差较大问题,提出估计方法——TU截断改进算法。该算法根据正态分布特点,运用部分拥有完全信息样本将混合正态分布中分布参数逐估计出来。这算法方面克服了EM算法运用于混合分布缺陷,另方面改进了使用截尾数据参数估计。仿真结果表明,TU算法比EM算法估计更精确。

  • 标签: 混合正态分布 EM算法 TU算法
  • 简介:运动降血压有效手段高血压非药物治疗越来越引起医学界重视,人们普遍采用减肥、低脂低盐饮食、戒烟等措施来防治高血压。然而运动———这种行之有效降血压手段,却没有得到应有的重视,有的人还担心高血压尤其伴有心脏病患者是否可以进行运动。世界高血压联盟对...

  • 标签: 降血压 高血压患者 毫米汞柱 去甲肾上腺素 舒张压 非药物治疗
  • 简介:般题组反应模型基础上,通过构造题组判别参数,提出了带有题组判别参数两参数正态卵形题组反应模型。在贝叶斯理论框架下,基于数据扩充技术,使用Gibbs抽样方法,研究了该模型参数估计问题以及该模型适应性问题,模拟研究表明,在参数返真方面,新提出模型在定程度上优于原有相应项目反应模型和题组反应模型。

  • 标签: 题组判别参数 题组反应模型 GIBBS抽样 参数估计
  • 简介:正定性许多金融预测模型重要假设前提,然而从实际样本中得到相关系数矩阵并不能保证其正定性。为此在介绍如何根据样本设定相关系数矩阵以及范数逼近原理基础上,如何根据该原理找到与之最接近相关系数矩阵,即最接近单位对角半正定对称矩阵。通过实证,验证了其方法有效性。

  • 标签: 协方差矩阵 相关系数矩阵 矩阵逼近 F-范数
  • 简介:<正>如果投资者在储蓄上坚持定数额不间断储蓄,可以“滚雪球”似的,使小本慢慢地积少成多变成大钱。有人作了预测计算。假如年利率为10%,投资者在参加工作年存入1000元,以后每月定期存入100元,30年后可获22万多元巨大财富,这无疑是笔丰裕养老金。从下表可以看到,初始存入1000元,以后每月固定投入100元,23年后拥资10万元,30年后拥资超过22万元,如有兴趣继续存至45年,即可拥

  • 标签: 养老金 储蓄 年利率 定数额 固定投入 30年
  • 简介:本文通过对鸢尾花数据研究,提出了基于分类器分类效果差异而进行快速选择改进BaggingTrees集成算法。并通过同其他统计机器学习方法,如:CART、BaggingTrees、RandomForest以及目前流行基于遗传算法选择性集成算法GASEN等比较得出,该算法对于分类问题而言,具有较高准确率,而且与GASEN算法相比,运行效率也得到了较大提高。

  • 标签: 决策树 自助法 选择性集成
  • 简介:季度调查需要样本轮换,采用多阶段抽样设计季度调查需要多层次样本轮换。针对采用三阶段抽样设计季度调查,在此之前构造平衡三层次样本轮换模式基础上,构造了另外平衡三层次样本轮换模式。该模式同样对任何级单元任何次轮换各级抽样单元样本拼配率保持不变。

  • 标签: 季度调查 三阶段抽样 样本轮换 轮换模式 三层次轮换 拼配样本
  • 简介:为了更好挑选人才,本文建立了全面、系统行员评价指标体系,运用灰色关联度理论,通过实例对应聘者进行综合评价,为央行分支机构选拔人才提供了现实指导和方法论参考。

  • 标签: 灰色关联 央行 招聘 评价指标
  • 简介:选择性集成算法目前机器学习关注热点之。在对海藻繁殖案例研究基础上,提出了基于k—nleanS聚类技术快速选择性BaggingTre咚集成算法;同时与传统统计方法和些常用机器学习方法相比较,发现该算法具有较小模型推广误差和更高预测精度优点,而且其运行效率也得到了较大提高。

  • 标签: 决策树 自助法 选择性集成
  • 简介:2008年,贵州发展进程中非同寻常、非常困难年,年初遭受了百年不遇低温雨雪冰冻灾害,9月份以后又受到国际金融危机蔓延影响,给全省经济社会发展带来严峻考验。面对多年以来最为复杂形势和严重困难,全省上下众志成城、奋力拼搏,抢抓中央扩大内需机遇,化危为机,经济社会在曲折中继续前进,并保持了良好发展态势。

  • 标签: 经济社会发展 海水 火焰 国际金融危机 扩大内需