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摘要
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 文献综述
1.3 研究思路及主要内容
第2章 回归估计
2.1 最小二乘估计
2.2 分位数回归估计
2.3 贝叶斯分位数回归估计
2.4 非对称平方损失函数下的贝叶斯回归估计
第3章 模拟
第4章 结论
参考文献
致谢
附录
附录一:3.2中二元情况下模拟程序
董欢欢;
浙江大学;
非对称平方损失函数; 贝叶斯估计; 极大似然估计; 最小二乘法; 误差分析;
机译:平方误差损失函数和线性损失函数下的伽玛林德利模型的贝叶斯溢价估计
机译:在预防性预测损失函数下的未来观测的贝叶斯,电子贝叶斯和鲁棒贝叶斯预测及其应用
机译:贝叶斯框架的统一损失函数支持向量回归
机译:贝叶斯和半贝叶斯回归适用于制造木制产品。
机译:使用贝叶斯规则在提供者配置文件中最佳使用贝叶斯层次回归模型来识别高死亡率医院
机译:使用自回归模型进行面板数据的公牛贝叶斯遗传值预测贝叶斯使用自回归面板数据模型的公牛繁殖值贝叶斯预测
机译:贝叶斯最小二乘线性回归是非全局贝叶斯:光谱密度的估计
机译:使用贝叶斯平均回归(BMR)呼叫映射系统和方法
机译:使用贝叶斯均值回归(BMR)的呼叫映射系统和方法
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