田薇
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：沈阳师范大学数学与系统科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术更多>>
- 在R语言中实现Bayes方法对logistic的回归分析被引量：1
- 2016年
- 对于logistic回归分析的处理办法,一直采用的都是极大似然估计的EM算法,由于计算方法的固定及计算过程的复杂性,例如,该算法对于初值的选取要求很高,否则收敛速度很慢。Gibbs抽样法作为一种高效灵活的估计方法广泛应用于广义线性回归模型,其中Probit回归模型由于联系函数为正态分布,使得回归系数的后验分布为共轭正态,从而抽样简单快捷。而Logit模型的后验分布比较复杂,无法直接抽取。本文基于增加数据的Gibbs抽样方法,通过引入Pólya-Gamma分布族的潜在变量,使得模型中的回归系数参数的满条件分布为共轭正态分布,从而回归系数的马氏链很容易构造,回归系数的估计为后验均值估计。通过一组实际数据,分别调用R语言Glm包和BayesLogit包,并对比2种方法的估计结果,二者差别不大,表明PólyaGamma潜变量Bayes估计法在处理logistic回归模型时的可用性、准确性。
- 田薇李晓毅付志慧
- 关键词：LOGISTIC回归模型R语言
- 突发传染病的小波神经网络预测
- 2015年
- 利用小波神经网络对突发传染病的预测进行研究。给出密度函数的小波估计的计算公式,提供了小波神经网络结构设计的理论框架。用小波函数作为隐层节点激活函数,神经网络连接权的大小由小波函数的系数确定,取数据库中的监控数据为训练样本,对小波神经网络进行训练学习,得到优化的神经网络。给出小波神经网络学习过程和具体步骤,用小波神经网络对突发传染病历史数据库中的已知数据,进行未知密度函数的小波估计,得到相应的小波估计函数和分布函数,在显著性水平下做拟合检验,构造激活函数,得到输出结果,进而进行预测,验证其有效性和可行性,最后总结问题的关键和今后研究的方向。
- 李晓龙田薇李晓毅
- 关键词：小波神经网络密度估计
