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基于回归树集群填补乳腺癌诊疗缺失数据的应用
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作者 张诗博 赖俊峰 张改梅 《内蒙古医学杂志》 2025年第4期385-390,共6页
目的 针对临床数据出现的多个不完整属性数据缺失,将特征选择与回归树插补法结合,提出一种回归树集群的缺失值填补方法。方法 相比于传统的特征选择方法,该方法通过客观权重赋权法减少属性之间信息的重叠,降低了属性之间强相关性带来的... 目的 针对临床数据出现的多个不完整属性数据缺失,将特征选择与回归树插补法结合,提出一种回归树集群的缺失值填补方法。方法 相比于传统的特征选择方法,该方法通过客观权重赋权法减少属性之间信息的重叠,降低了属性之间强相关性带来的影响。结果 相比于传统的回归树插补法,该方法不会造成观测数据的极大浪费,合理利用了数据集内的所有观测值。结论 通过乳腺癌医疗数据得出,该方法的真阳性率指标优于模型树插补法、K近邻插补法和多重插补法。F计分指标显示该模型十分有效。 展开更多
关键词 生物医药 乳腺癌 回归树集群 特征选择 回归树插补法 缺失值填补法 多重插补法 F计分指标
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高频数据HMCMC方法在Black-Scholes模型中的应用
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作者 赖俊峰 闫在在 《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》 CAS 2021年第5期100-103,共4页
通过期权定价Black-Scholes模型,采用贝叶斯方法对模型中未知参数给出后验分布,通过高频数据扩充(HFA)的Mone Carlo(MC)方法(HMCMC)给出Black-Scholes模型参数波动率的数值结果,并和矩估计的方法做了比较,数值结果表明,所提出的方法具... 通过期权定价Black-Scholes模型,采用贝叶斯方法对模型中未知参数给出后验分布,通过高频数据扩充(HFA)的Mone Carlo(MC)方法(HMCMC)给出Black-Scholes模型参数波动率的数值结果,并和矩估计的方法做了比较,数值结果表明,所提出的方法具有较好的应用价值. 展开更多
关键词 BLACK-SCHOLES模型 Monte Carlo(MC) 数值模拟 R软件
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含缺失数据Weibull分布的参数估计及模拟验证 被引量:4
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作者 席梦瑶 赖俊峰 张改梅 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2023年第17期46-51,共6页
Weibull分布是一种常见的计算可靠性的分布,其尺度参数和形状参数常用极大似然估计法或最小二乘法进行估计。在对含缺失数据的Weibull分布进行参数估计时,若只使用完整数据进行估计,将会造成较大偏差。针对该问题,文章模拟一组服从Weib... Weibull分布是一种常见的计算可靠性的分布,其尺度参数和形状参数常用极大似然估计法或最小二乘法进行估计。在对含缺失数据的Weibull分布进行参数估计时,若只使用完整数据进行估计,将会造成较大偏差。针对该问题,文章模拟一组服从Weibull分布的数据集,使其分别随机缺失10%、25%、40%和60%,缺失数据采用Bootstrap插补法处理,模拟验证结果表明,随着缺失比例增加,参数估计值与真实值的差别逐渐扩大,当缺失比例不超过60%时,Bootstrap插补法可作为处理Weibull分布缺失数据的方法。用MCMC法验证不同缺失比例下Bootstrap插补法的性能,结果表明,缺失比例越高,估计值的偏差和均方误差越大。运用真实经纱断裂数据验证上述试验,所得结果与模拟试验结果基本吻合。 展开更多
关键词 WEIBULL分布 缺失数据 Bootstrap插补 参数估计 经纱断裂数据
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基于数据不同缺失率的插补方法比较 被引量:2
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作者 席梦瑶 赖俊峰 张改梅 《内蒙古工业大学学报(自然科学版)》 2023年第5期391-395,共5页
缺失数据是一项不可忽略的问题,缺失比例较高时会严重影响试验结果,所以处理缺失数据尤为重要。针对该问题,引用R内置数据集,采用成列删除、单一插补和多重插补方法,在数据缺失10%、25%、50%和75%的条件下,用这三种方法作插补,对插补后... 缺失数据是一项不可忽略的问题,缺失比例较高时会严重影响试验结果,所以处理缺失数据尤为重要。针对该问题,引用R内置数据集,采用成列删除、单一插补和多重插补方法,在数据缺失10%、25%、50%和75%的条件下,用这三种方法作插补,对插补后的数据做统计检验,结果表明,当缺失比例较小时,三种方法的结果相差不大,可以选择较简便的成列删除。随着缺失比例增加,不同方法的结果相差逐渐增大,相对稳定的方法为多重插补,结果与真实数据相差较小。 展开更多
关键词 列表删除 单一插补 多重插补 R
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Extended Inverse Gaussian Distribution:Properties and Application
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作者 lai junfeng JI Dandan YAN Zaizai 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2020年第2期193-200,共8页
In this paper,a new distribution called the extended inverse Gaussian(EIG)distribution is introduced.By means of the method of T-X family,the new distribution is compounded by the inverse Gaussian(IG)and Weibull distr... In this paper,a new distribution called the extended inverse Gaussian(EIG)distribution is introduced.By means of the method of T-X family,the new distribution is compounded by the inverse Gaussian(IG)and Weibull distributions.We study its fundamental properties,such as probability density function,hazard rate function,raw moments,moments generating function,skewness and kurtosis,and residual life.We also discuss the maximum likelihood estimators and asymptotic confident intervals of parameters in new distribution.Finally,the EIG distribution and several other competing distributions are fitted into an actual data set and it is shown that the EIG distribution has a superior performance among the compared distributions by making use of various goodness-of-fit tests. 展开更多
关键词 reliability theory INVERSE GAUSSIAN distribution HAZARD RATE FUNCTION
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