非参回归

针对传统判别算法对数据分布类型假定的局限，提出采用非参核密度算法建立多维数据的判别规则。该算法充分利用样本信息，显著提高判别精度，且不受分布假定的限制。

采用非参数统计方法分析耐热钢寿命预测主曲线，提出双指数主曲线形式，具有优良的统计推断特性。通过长时蠕变断裂数据检验发现，双指数主曲线在外推方面具有较强稳健性。

这是一个用于解决非负约束下最小二乘回归问题的Matlab M文件，优化了Lawson & Hanson方法。

matlab开发：非正则化多变量线性回归。这篇文章演示了如何使用Matlab进行非正则化多变量线性回归分析。

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

EstimHidden是一个专门用于非参数估计的包，适用于以下情况：1. 在观察到Z=X+noise1的卷积模型中估计X的密度；2. 在“变量误差”模型中估计函数b（漂移）和s^2（波动率），其中Z和Y遵循观察模型Z=X+noise1和Y=b(X)+s(X)noise2；3. 在随机波动率模型中估计函数b（漂移）和s^2（波动率），其中Z遵循观察模型Z=X+noise1，并且X_{i+1} = b(X_i) + s(X_i)noise2。对于噪声1的密度，我们考虑高斯（'正常'）、拉普拉斯（'symexp'）和log（Chi2）（'logchi2'）三种情况。

MATLAB 提供丰富的工具和函数，支持对相参脉冲串的各项参数进行精细设置，包括脉冲幅度、宽度、重复频率、初始相位等，方便用户根据特定需求进行仿真和分析。

使用Python实现最小二乘法进行线性回归。

创建无参存储过程的写法，还是挺实用的，适合刚上手 SQL 的小伙伴。像这段例子，用CREATE PROC配合AS和SELECT语句，就能快速查出职工的城市和工资信息，逻辑清晰，执行也不复杂。嗯，直接用EXEC调用，挺方便的，不用传参数，省事多了。 存储过程的好处就是能把一堆 SQL 语句封装起来，以后反复用，不用老复制粘贴。你在做报表、权限控制这种重复性强的业务时，用上它真的是事半功倍。 还有个小技巧，表关联别忘了明确写上WHERE条件，比如仓库.仓库号 = 职工.仓库号，不然数据量大的时候容易查错或跑慢。 如果你想进一步了解Oracle或MySQL下的存储过程写法，推荐下面这些资料，风格不一

一元和二元回归模型 线性回归模型建立、参数估计、显著性检验 参数置信区间 函数值点估计与置信区间 Y值点预测与预测区间 可化为一元线性回归模型的例子