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  • 全新稳健混合模型余纯9787509661024
  • 正版
    • 作者: 余纯著 | 余纯编 | 余纯译 | 余纯绘
    • 出版社: 经济管理出版社
    • 出版时间:2019-12-01
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    • 作者: 余纯著| 余纯编| 余纯译| 余纯绘
    • 出版社:经济管理出版社
    • 出版时间:2019-12-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:183000
    • 页数:168
    • 开本:16开
    • ISBN:9787509661024
    • 版权提供:经济管理出版社
    • 作者:余纯
    • 著:余纯
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:68.00
    • ISBN:9787509661024
    • 出版社:经济管理出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2019-12-01
    • 页数:168
    • 外部编号:1202053445
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    Chapter 1 Robust Linear Regression: A Review and Comparison

    1.1 Introduction

    1.2 Robust Regression Methods

    1.2.1 M-estimates

    1.2.2 LMS estimates

    1.. LTS estimates

    1.2.4 S-estimates

    1.2.5 Generalized S-estimates (GS-estimates)

    1.2.6 MM-estimates

    1.2.7 Mallows GM-estimates

    1.2.8 Schweppe GM-estimates

    1.2.9 S1S GM-estimates

    1.2.10 R-estimates

    1.2.11 REWLSE

    1.2.12 Robust regression based on regularization of case-specific parameters

    1.3 Examples

    1.4 Discussion

    Chapter 2 A Selective Overview and Comparison of Robust Mixture Regression Estimators

    2.1 Introduction

    2.2 Robust mixture regression methods

    2.2.1 Robust mixture regresion using the t-distribution

    2.2.2 Robust mixture regression modeling using Pearson type VM distribution

    2.. Robust mixture regression model fitting by Laplace distribution

    2.2.4 Robust mixture regression modeling based on Scale mixtures of skew-normal distributions

    2.2.5 Robust mixture regression with random covariates via trimming and constraints

    2.2.6 Robust clustering in regression analysis via the contaminated gaussian cluster weighted model

    2.2.7 Trimmed likelihood estimator

    2.2.8 Least trimmed squares estimator

    2.2.9 Robust estimator based on a modified EM algorithm with bisquare loss

    2.2.10 Robust EM-type algorithm for log-concave mixtures of regression models

    . Simulation studies

    2.4 Discussion

    Chapter 3 Outlier Detection and Robust Mixture Modeling Using Nonconvex Penalized Likelihood

    3.1 Introduction

    3.2 Robust Mixture Model via Mean-Shift Penalization

    3.2.1 RMM for Equal Component Variances

    3.2.2 RMM for Unequal Component Variances

    3.. Tuning Parameter Selection

    3.3 Simulation

    3.3.1 Methods and Evaluation Measures

    3.3.2 Results

    3.4 Real Data Application

    3.5 Discussion

    Chapter 4 Outlier Detection and Robust Mixture Regression Using Nonconvex Penalized Likelihood

    4.1 Introduction

    4.2 Robust Mixture Regression via Mean-shift Penalization

    4.3 Simulation

    4.3.1 Simulation Setups

    4.3.2 Methods and Evaluation Measures

    4.3.3 Results

    4.4 Tone Perception Data Analysis

    4.5 Discussion

    Appendix

    References

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