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用R语言做非参数————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期: 用R语言做非参数&半参数回归笔记由詹鹏整理,仅供交流和学习根据南京财经大学统计系孙瑞博副教授的课件修改,在此感谢孙老师的辛勤付出!教材为:LukeKeele:&Sons,.-------------------------------------------------------------------------第一章introduction:GlobalversusLocalStatistic一、主要参考书目及说明1、Hardle(1994).、Hardleetc(2004).Nonparametricandsemiparametricmodels:、LiandRacine(2007).Nonparametriceconometrics:,偏难4、PaganandUllah(1999).、Yatchew(2003).、高铁梅(2009).计量经济分析方法与建模:EVIEWS应用及实例(第二版).清华大学出版社.(P127/143)7、李雪松(2008)..(P45ch3)8、陈强(2010)..(ch23/24)【其他参看原ppt第一章】二、内容简介方法:——移动平均(movingaverage)——核光滑(Kernelsmoothing)——K近邻光滑(K-NN)——局部多项式回归(LocalPolynormal)——LoesssandLowess——样条光滑(SmoothingSpline)——B-spline——FriedmanSupersmoother模型:——非参数密度估计——非参数回归模型——非参数回归模型——时间序列的半参数模型——Paneldata的半参数模型——QuantileRegression三、不同的模型形式1、线性模型linearmodels2、Nonlinearinvariables3、Nonlinearinparameters四、数据转换Powertransformation(对参数方法)IntheGLMframework,modelsareequallyprone(倾向于)tosomemisspecification(不规范)(谨慎的),analystsinthesocialscienceusuallyrelyonPowerTransformationstoaddressnonlinearity.[ADD:(ThirdEdition).AJohnWiley&Sons,Inc.,Publication.(本科的应用回归分析课教材)]----------------------------------------------------------------------------第二章NonparametricDensityEstimation非参数密度估计一、三种方法1、直方图Hiatogram2、Kerneldensityestimate3、Knearest-neighborsestimate二、Histogram对直方图的一个数值解释Supposex1,…xN–f(x),thedensityfunctionf(x)(x)【与x的距离小于h的所有点的个数】三、KerneldensityestimateBandwidth:h;Windowwidth:、Kernelfunc