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将来のデータに照らした単回帰

机译:根据未来数据进行简单回归

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摘要

将来のデータに照らした村数尤度を最大にする方法による単回帰を試みる.従来の最尤法は,手元のデータに照らした対数尤度を最大にする方法である.将来のデータに照らした対数尤度に基づく単回帰においては,傾きにバイアスを加える.バイアスの大きさは,最小2乗法による傾きの値とその傾きの値の分散によって決まる.このバイアスを使うと,従来の最尤法が与える回帰式に比べて,将来のデータに照らした対数尤度の点で優れた回帰式が得られる.%Simple regression using maximization of log likelihood in light of future data is attempted. Conventional maximum likelihood method is regarded as maximization of log likelihood in light of data at hand. Simple regression using maximization of log likelihood in light of future data gives a bias to the gradient. Extent of bias is yielded by the gradient given by least squares and the variance of the gradient. Use of this bias provides better regression equations than the conventional maximum likelihood method in terms of log likelihood in light of future data.
机译:我们尝试通过一种根据未来数据最大化村庄数量可能性的方法进行简单回归。常规的最大似然方法是一种根据手头数据最大化对数似然性的方法。在基于对数可能性对未来数据的单次回归中,将偏差添加到斜率中。偏差的大小由最小二乘法的斜率值和斜率值的方差确定。当使用该偏差时,与通过常规最大似然法给出的回归方程相比,可以获得对数似然性优于未来数据的回归方程。尝试使用根据未来数据的对数似然最大化的简单回归,传统的最大似然法被认为是根据现有数据的对数似然最大化。梯度:偏差的程度由最小二乘方给出的梯度和梯度的方差产生。就未来数据的对数似然而言,该偏差的使用提供了比常规最大似然法更好的回归方程。

著录项

  • 来源
    《応用統計学》 |2012年第1期|p.39-52|共14页
  • 作者

    竹澤 邦夫;

  • 作者单位

    中央農業総合研究センター;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 jpn
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 02:22:17

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