復(fù)雜數(shù)據(jù)下的模型平均方法及應(yīng)用

第1章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.3 本書主要內(nèi)容及創(chuàng)新點
第2章 高維縱向數(shù)據(jù)的半?yún)?shù)模型平均方法
2.1 引言
2.2 模型框架與估計方法
2.3 模型平均與權(quán)重選擇準(zhǔn)則
2.3.1 候選模型及其估計
2.3.2 交叉驗證準(zhǔn)則
2.3.3 漸近最優(yōu)性
2.4 模擬研究
2.5 小結(jié)
2.6 定理的證明
第3章 處理效應(yīng)的模型平均估計
3.1 引言
3.2 模型框架
3.3 權(quán)重選擇及其最優(yōu)性
3.3.1 分塊與配對
3.3.2 權(quán)重選擇準(zhǔn)則
3.3.3 漸近最優(yōu)性
3.4 數(shù)值模擬
3.5 實際數(shù)據(jù)
3.6 小結(jié)
3.7 定理的證明
3.7.1定理3.3.1的證明
3.7.2定理3.3.2的證明
3.7.3定理3.3.3的證明
第4章 模型平均方法及機(jī)器學(xué)習(xí)算法的比較
4.1 引言
4.2 模型方法介紹
4.2.1 第一類模型平均方法
4.2.2 第二類模型平均方法
4.3 數(shù)值研究
4.3.1 設(shè)置1：系數(shù)遞減
4.3.2 設(shè)置2：系數(shù)有大有小
4.3.3 設(shè)置3：系數(shù)均為
4.3.4 設(shè)置4：系數(shù)均為
4.3.5 設(shè)置5：部分線性模型
4.3.6 設(shè)置6：真實數(shù)據(jù)分析
4.3.7 重尾噪聲設(shè)置
4.3.8 部分線性的進(jìn)一步研究
4.4 交叉驗證組合預(yù)測
4.4.1 新的估計方法
4.4.2 新方法下的數(shù)值模擬
4.5 小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
5.1 本書內(nèi)容總結(jié)
5.2 展望
參考文獻(xiàn)