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由多元条件密度函数fY|X(y|x)(x∈ )可以知道许多被解释变量Y对解释变量X的回归关系的信息,其条件期望就是回归函数,条件方差就是回归误差项的条件方差.为了克服高维空间数据稀松性带来的估计上的困难,提出多元条件密度函数的投影追踪估计方法,通过最小化Kullback-Leibler距离,得到了最优初始条件密度函数和每一步的增量函数和方向向量,还给出了估计步骤及其终止法则.
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福州大学学报：自然科学版
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2006
Issue： 6
Volume： 34
Page： 794-797
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