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王明秋

作品数：2 被引量：11H指数：1
供职机构：大连理工大学更多>>
发文基金：国家教育部博士点基金更多>>
相关领域：理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇理学

主题

  • 1篇对称熵损失
  • 1篇对称熵损失函...
  • 1篇容许性
  • 1篇损失函数
  • 1篇同变估计
  • 1篇熵损失
  • 1篇熵损失函数
  • 1篇维数
  • 1篇可容许
  • 1篇可容许性
  • 1篇广义线性模型
  • 1篇函数
  • 1篇罚函数
  • 1篇高维
  • 1篇高维数据
  • 1篇PARETO
  • 1篇Q-对称熵损...
  • 1篇部分线性模型
  • 1篇惩罚函数
  • 1篇BAYES估...

机构

  • 2篇大连理工大学

作者

  • 2篇王明秋
  • 1篇宋立新
  • 1篇王晓光

传媒

  • 1篇大连理工大学...

年份

  • 1篇2012
  • 1篇2011
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
高维数据下若干回归模型的变量选择问题研究
变量选择对高维数据的处理起着至关重要的作用.有效的变量选择通过剔除多余的变量能够给出最优的预测变量,从而得到最简洁的模型.同时,有效的变量选择能够提高模型的预测精度.自Tibshirani(1996)提出Lasso惩罚方...
王明秋
关键词：惩罚函数广义线性模型部分线性模型
文献传递
q-对称熵损失函数下Pareto分布参数估计被引量：11
2011年
Pareto分布作为一种收入分布有着很重要的现实意义,其形状参数的大小直接影响收入分布的均衡程度,因此在经济中有着广泛的应用价值.主要研究了q-对称熵损失函数下Pareto分布形状参数的最小风险同变估计和Bayes估计.通过证明得到,在适当的Γ-先验分布下,α的Bayes估计都具有统一的形式[cT+d]-1.并且,针对c和d的各种不同取值情况,讨论了[cT+d]-1的可容许性和不可容许性,给出了q-对称熵损失函数下参数的最小最大估计.
宋立新王明秋王晓光
关键词：同变估计BAYES估计可容许性
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共1页<1>
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