非参数模型

matlab 的绘图想搞点有意思的？你可以试试这个叫animorph的资源，挺的。它用一套参数模型直接生成“动物”的 3D 图像，身体结构都能调，比如腿长、头朝哪、位置怎么放，都能控制。适合做科研可视化、教学演示，或者你单纯想画个会动的狗，也可以。 安装也蛮，直接git clone拉下来，加到Matlab path里就能用了。官方示例直接load('examples/dog.mat')，一行代码就出效果：make_animal(shape_params)，响应也快，参数也清晰，调着玩挺方便。 还有一点不错，它的函数都写得比较规范，你可以用import animorph.*统一引用，或者保守点用

使用Matlab编写的仿真程序，用于数字信号处理中的AR参数模型功率谱估计。

非参数回归模型在金融领域的应用真的蛮有意思的，尤其是在时间序列数据时。嗯，你知道传统的回归模型一般都得预设数据的分布形式，可是金融市场的数据常常比较复杂，完全不符合这些假设。非参数回归模型可就不一样了，它不要求你预设分布，反而能更灵活地捕捉数据之间的关系，效果挺不错的。比如，核回归和 LOWESS 这两种方法，都可以在金融时间序列中发挥重要作用。 如果你在股市收益率，尤其是像上证综指这样复杂的数据，非参数回归方法能给你带来更准确的预测结果。两者对比，核回归的效果往往更好，但在边界处会有些小波动，LOWESS 相对更稳健。所以，选择哪种方法，得看具体情况。不过，值得注意的是，金融市场数据的随机性

聚类分析是机器学习和数据挖掘领域重要技术之一，与监督学习不同，聚类分析无需类别或标签指导，因此如何选择适当的聚类个数一直是难点。为解决这一问题，提出了一种基于Dirichlet过程混合模型的新型聚类算法，采用collapsed Gibbs采样算法对模型参数进行估计。新算法基于非参数贝叶斯模型框架，通过连续采样优化模型参数，实现自适应聚类个数。在人工合成和真实数据集上的实验表明，该算法表现出良好的聚类效果。

时变参数的估计一直挺让人头大的，是非参数方法，既灵活又不太容易下手。龚金国和史代敏这篇文章就比较实用，直接从金融时间序列出发，搞了一套时变 Copula 非参数估计的方案，思路清晰、实现也不复杂。 局部极大似然估计（LMLE）这个方法用得还不错，优点是局部拟合、灵活性强，缺点就是对数据量要求挺高。不过他们还专门证明了估计量的一致性和渐近正态性，也就是说，数据多了以后估得还挺准，做置信区间啥的也靠谱。 里面提到的非参数估计算法也比较好上手：先做预，每个时间点做局部拟合，拿到时变参数的估计值。这一套流程下来，基本就能跑起来，对搞金融建模的同学挺友好。 如果你正好在做金融时间序列建模，或者想用 Co

非参数拟合是一种通过数据点生成平滑曲线而不涉及具体参数的方法。它包括插值法和平滑样条内插法，适用于那些不需要详细参数解释的情况。在Matlab中，非参数拟合技术能够有效处理数据曲线的平滑化需求。

非参数估计的可转债，嗯，这个资源挺有料的。文章是 2007 年的，虽然不新，但讲得还挺实在。用了核密度估计这招，专门可转债的价值——比如像华菱转债这种带转股条款的，估值起来真不容易。作者不是靠传统金融模型那一套，而是走了统计这条路，看得出来还挺注重实证。你要是做前端的，刚好对金融数据可视化感兴趣，这篇值得一看，数据+方法一应俱全。

此代码执行双尾 Cox-Stuart 检验的一种版本，用于检验向量 V 中是否存在趋势。该检验的零假设是 V 中不存在趋势。检验结果在 H 中返回，其中 H = 1 表示在 alpha 显著性水平上拒绝原假设，H = 0 表示未能在 alpha 显著性水平上拒绝原假设。

非参数方法的实战派教材《非参数统计：方法与应用》，适合想跳出传统参数统计套路的人看看。里面不少例子都跟日常消费行为有关，比如怎么用非参数方法收入跟消费之间的关系，讲得挺接地气的。作者还用SPSS做演示，思路清晰，动手起来也不费劲。 SPSS 操作部分挺细致的，不只是告诉你用哪个按钮，还会背后的统计逻辑。适合平时数据做得多但对建模有点抗拒的你，试试看换个角度数据问题。 如果你平时做居民消费结构、用户行为建模这类工作，会发现参数方法限制不少。比如收入数据有偏、分布不规则啥的，这时候非参数方法就显得蛮有用。 想深入一点的，可以看看这篇 《小麦区域试验中的非参数统计应用》，农业领域也能用非参数方法搞定

多制式干扰器的干扰预测模型，用起来还挺方便的。它结合了时域有限差分算法和非参数核回归，在复杂室内环境下也能把信号强度预测得比较准，尤其适合做网络优化或者干扰防护相关工作的人参考。 模型先用FDTD 算法建个几何场景，模拟出信号传播效果，再加上现场实测数据优化核回归预测，混合加权一下，精度比单独用一种方法要高多。响应快，泛化能力也还不错。 而且有一堆配套的资源，比如用Matlab实现的各种有限差分模型：FD 矩阵脚本、非线性差分分叉图、还有像2D/3D 声波传播模拟这样的干货，拿来调试或者做课程项目都蛮合适。 建议你搞 FDTD 或者想做复杂场景建模的都可以看看。如果你刚接触核回归，可以先跑跑文