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1)  case deletion model
数据删除模型
1.
The mean shift outlier model(MSOM) and the case deletion model(CDM) with heteroscedasticity were developed in order to detect outliers in linear regression models with heteroscedasticity.
为了诊断具有异方差的线性回归模型的异常点,建立了具有异方差的均值漂移模型和数据删除模型
2.
Based on the Bayes framework,it is proved that the estimates of the case deletion model(CDM) and the mean shift outlier model(MSOM) are not necessary equal in a wide class of statistical models whenγ,the shift parameter,has informative priority.
文中证明了在Balyes框架下,当漂移参数γ服从有信息先验时,在相当广泛的统计模型中,数据删除模型(CDM)和均值漂移模型(MSOM)的参数估计不相等,几个数值例子验证了相应的结论。
3.
2 This paper uses Case Deletion Model (CDM) and Mean Shift Out-lier Model(MSOM) to study Statistical diagnostics of Log-normal regression model, then deducts the succinct formula on computing the impact of diagnostic statistics.
2、利用数据删除模型(CDM)和均值漂移模型(MSOM),研究对数正态回归模型的统计诊断,推导出了计算影响诊断统计量的简洁公式。
2)  data deletion model
数据删除模型
1.
The data deletion model and the mean drift model are equivalent in a general linear regression model.
在普通的线性回归模型中,数据删除模型与均值漂移模型是具有等价性的,文章利用线性模型的最小二乘参数估计方法,将此等价性推广至具有附加信息的线性模型中。
3)  Case-deletion
数据删除
1.
Then the case-deletion influence and local influence analysis of R-L model are studied by the conditional expectation of the complete-data log-likelihood function and the associated Q-distance function.
基于EM算法和Laplace逼近,首先给出了R-L模型的参数估计,然后应用完全数据对数似然函数的条件期望以及相应的Q距离函数,对R-L模型数据进行了数据删除影响分析和局部影响分析,并通过实际数据验证了所得诊断统计量的有效性。
2.
The equivalency of means-shift outlier models and case-deletion models are substantiated,the score test statistic for outlier test is obtained,Finally,the numerical example is given to illustrate that the diagnostic methods are available.
研究了广义线性模型的诊断,将线性回归模型的诊断方法推广运用到广义线性模型,证明了均值漂移模型与数据删除模型的等价性,研究了判断异常点的Score检验统计量。
4)  case deletion
数据删除
1.
Then,we get the concise diagnostic expression based on case deletion model, establish an equivalence between the case mean shift outlier model form which we derive.
对于二维一阶自回归模型首先给出了模型的参数估计,然后基于单点数据删除模型得到估计的诊断公式,证明了数据删除模型和均值漂移模型的等价性,并给出了识别异常点的诊断统计量,数值实例说明诊断方法的有效性。
2.
Then, we get the concise diagnostic expressions based on case deletion or subject deletion model, e.
首先给出了模型参数、非参数估计的Gauss-Newton迭代算法;然后基于单点或单组数据删除模型得到了估计的一阶诊断公式,证明了数据删除模型与均值漂移模型的等价性,并给出了识别异常点和强影响点的诊断统计量;对模型作了局部影响分析,得到了计算影响阵的简洁公式;对指数族半参数非线性模型作了变离差检验;数值实例说明了诊断方法的有效性。
5)  case-deleted models
删除模型
6)  data set deletion
数据集删除
补充资料:数据模型
      数据库系统中用以提供信息表示和操作手段的形式构架。数据模型包括数据库数据的结构部分、数据库数据的操作部分和数据库数据的约束条件。
  
  数据结构  数据结构是目标类型的集合。目标类型是数据库的组成成分,一般可分为两类:数据类型、数据类型之间的联系。数据类型如DBTG(数据库任务组)网状模型中的记录型、数据项,关系模型中的关系、域等。联系部分有DBTG网状模型中的系型等。数据操作部分是操作算符的集合,包括若干操作和推理规则,用以对目标类型的有效实例所组成的数据库进行操作。数据约束条件是完整性规则的集合,用以限定符合数据模型的数据库状态,以及状态的变化。约束条件可以按不同的原则划分为数据值的约束和数据间联系的约束;静态约束和动态约束;实体约束和实体间的参照约束等。
  
  概念的发展  随着数据库学科的发展,数据模型的概念也逐渐深入和完善。早期,一般把数据模型仅理解为数据结构。其后,在一些数据库系统中,则把数据模型归结为数据的逻辑结构、物理配置、存取路径和完整性约束条件等四个方面。现代数据模型的概念,则认为数据结构只是数据模型的组成成分之一。数据的物理配置和存取路径是关于数据存储的概念,不属于数据模型的内容。此外,数据模型不仅应该提供数据表示的手段,还应该提供数据操作的类型和方法,因为数据库不是静态的而是动态的。因此,数据模型还包括数据操作部分。
  
  三种重要模型  层次模型、网状模型和关系模型是三种重要的数据模型。这三种模型是按其数据结构而命名的。前两种采用格式化的结构。在这类结构中实体用记录型表示,而记录型抽象为图的顶点。记录型之间的联系抽象为顶点间的连接弧。整个数据结构与图相对应。对应于树形图的数据模型为层次模型;对应于网状图的数据模型为网状模型。关系模型为非格式化的结构,用单一的二维表的结构表示实体及实体之间的联系。满足一定条件的二维表,称为一个关系(见关系数据库)。
  
  格式化模型可以描述复杂的数据结构,用存取路径实现数据间的联系。从60年代后期以来,在各种计算机系统上建立了许多层次模型和网状模型的数据库管理系统。这些系统成功地应用于数据处理。但这类系统具有以下缺点。首先是使用了许多与数据操作任务无关的概念,如DBTG系统中的系,用户必须按照存取路径存取数据库中的数据。其次,不支持集合处理,即未提供一次处理多个记录的功能。第三,没有充分认识端点用户直接与数据库对话的需求,缺乏为适应非预期查询而增加系统设施的能力。这些缺点降低了程序和数据的独立性,影响应用程序员的工作效率,限制端点用户对数据库的使用。
  
  关系模型严格符合现代数据模型的定义。数据结构简单清晰。存取路径完全向用户隐蔽,使程序和数据具有高度的独立性。关系模型的数据语言非过程化程度较高,用户性能好,具有集合处理能力,并有定义、操纵、控制一体化的优点。关系模型中,结构、操作和完整性规则三部分联系紧密。关系数据库系统为提高程序员的生产率,以及端点用户直接使用数据库提供了一个现实基础。
  
  关系模型研究的一个课题,是扩展关系模型和把数据模型形式化。1981年提出可把数据模型看成是抽象的程序设计语言。数据库是变量,数据库模式是变量的类型。数据库状态是某类变量所取的值。数据定义语言给出说明数据库变量的语法,数据操纵语言是数据模型中操作类型的具体实现,而数据库管理系统是某个数据定义语言和数据操纵语言的具体实现。这样,就可以用程序设计语言的形式概念和方法来研究数据模型。
  
  

参考书目
   萨师煊、王珊:《数据库系统概论》,高等教育出版社,北京,1984。
  

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参考词条