專案詳細資料
說明
混合迴歸又稱為切換式迴歸。它常用於分析含有隠藏獨立變數的資料中因變數和獨立變數之關係,混合迴歸已經被廣泛的應用在許多不同的領域,包括經濟、生物、流行病學、及工程上,長久以來也一直是以模型分類為主軸的聚類分析之研究主題。韋伯分佈以常被應用在存活分析、壽險、及可靠度分析等著稱,關於韋伯迴歸的推廣與應用的研究一直都有大的需求,但是基於韋伯分佈之切換式迴歸的研究目前很少看到。因此,針對二參數的韋伯分佈,我們發展一種韋伯迴歸模型並提出對應的切換式迴歸模型。最大概似估計是混合分群常用的估計方法,因為目標函數複雜使用逐步逼近的演算法有其必要性,而EM演算法則是最常用的一種方法。EM演算法常為人詬病的缺點包括其結果容易受到起始值的影響及收劍速度較慢,因此精練EM演算法及慎選起始值或開起多個起始值也是必要的研究。我們提出韋伯切換式迴歸模型,並且發展對應的EM演算法來估計模型參數。模擬結果顯示所提的方法是可行的,可以成功的擮取資料的關聯模式。實例應用亦顯示本研究所提出的方法具實用性。
狀態 | 已完成 |
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有效的開始/結束日期 | 2019/08/01 → 2021/07/31 |
Keywords
- 混合迴歸模型
- 切換式迴歸
- EM演算法
- 韋伯分佈
- 韋伯切換式迴歸
指紋
探索此專案觸及的研究主題。這些標籤是根據基礎獎勵/補助款而產生。共同形成了獨特的指紋。