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偏正态数据下众数回归模型的参数估计及应用

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本文针对金融、经济、社会科学、环境科学、工程技术和生物医学等研究领域存在的不对称数据,提出偏正态数据下众数回归模型,基于牛顿-拉弗森迭代利用EM算法来估计未知参数.通过Monte Carlo模拟和BMI数据实例分析验证,表明本文所提出方法的有效性,对于偏正态数据众数回归模型的估计效果优于均值回归模型.
Parameter Estimation and Applications for Mode Regression Models with Skew-Normal Data
For skewed data in finance,economy,social science,environmental science,engineering tech-nology and biomedicine,a mode regression model is proposed,and an expectation-maximization(EM)algorithm based on Newton+Raphson iteration is used to estimate unknown parameters.Monte Carlo simulation and BMI data analysis indicates that the proposed method is effective,and the estimation effect of the mode regression model is better than the mean regression model for the skew-normal data.

mode regression modelEM algorithmskew-normal distributionBootstrap method

曹幸运、曾鑫、吴刘仓

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北京工业大学数学统计学与力学学院,北京 100124

昆明理工大学理学院,云南昆明 650093

众数回归模型 EM算法 偏正态分布 Bootstrap方法

国家自然科学基金国家自然科学基金

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2024

数理统计与管理
中国现场统计研究会

数理统计与管理

CSTPCDCSSCICHSSCD北大核心
影响因子:1.114
ISSN:1002-1566
年,卷(期):2024.43(2)
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