1、
The Robustness of the Estimate and the Test Statistics for A Regression Model
线性回归模型中估计与检验的稳健性
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本章包括描述性统计、相关性分析、回归分析与稳健性检验四个部分。
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3、
利用最小一乘估计的稳健性，给出了传感器输出特征线性化的特征直线的稳健估计。
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4、
Logistic回归模型是一种应用最为广泛的多元量化分析技术，其特点是稳健性好，模型的可解释性较强。
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此外，考虑到训练样本中奇异点的存在会对预测模型产生较大的影响，引入鲁棒损失函数，并将线性回归技术运用于储备池空间中，使得储备池方法具有更好的鲁棒性能。
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为了提高定位算法的健壮性和自适应能力，论文提出了一种基于支持向量回归（SVR）对TOA/TDOA进行数据融合的方法，并对算法在不同的信道环境下的定位性能进行了仿真。
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