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基于拓展T过程回归模型的若干稳健估计方法
【摘 要】
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高斯过程回归模型是分析函数型数据的一个重要工具,它可以刻画因变量与一系列高维自变量之间的非线性关系,且具有很多良好的性质,比如简便的建模与估计方法,显式的条件与预测分布以及一些统计的渐近性质。拓展T过程回归模型继承了高斯过程回归模型的这些优点,且由于其在建模过程中基于重尾的拓展多元t分布,因此对包含离群点的数据能做出更为稳健的估计与预测。然而,在利用似然方法对拓展T过程回归模型的自由度进行估计时,
【机 构】
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中国科学技术大学
【出 处】
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中国科学技术大学
【发表日期】
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2019年08期
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