| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 时空模型的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2 最小二乘估计 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 第二章 B样条估计 | 第12-20页 |
| 2.1 非参数估计 | 第12页 |
| 2.2 样条函数 | 第12-13页 |
| 2.3 B样条基 | 第13-19页 |
| 2.3.1 B样条基函数的定义 | 第13-16页 |
| 2.3.2 B样条基函数的通俗理解 | 第16-18页 |
| 2.3.3 B样条基函数的性质 | 第18-19页 |
| 2.4 小结 | 第19-20页 |
| 第三章 局部众数回归 | 第20-37页 |
| 3.1 局部众数回归 | 第20-23页 |
| 3.1.1 方法背景 | 第20页 |
| 3.1.2 基于局部多项式估计的局部众数回归模型 | 第20-22页 |
| 3.1.3 基于B样条估计的局部众数回归模型 | 第22-23页 |
| 3.2 EM算法 | 第23-25页 |
| 3.2.1 EM算法的概念 | 第23-24页 |
| 3.2.2 MEM算法在局部众数方法中的应用 | 第24-25页 |
| 3.3 窗宽的选取问题 | 第25-27页 |
| 3.3.1 嵌入法 | 第25页 |
| 3.3.2 交叉验证法 | 第25-26页 |
| 3.3.3 网格搜索法 | 第26-27页 |
| 3.4 基于B样条估计的局部众数方法的相关理论性质 | 第27-36页 |
| 3.4.1 相关定理 | 第27-28页 |
| 3.4.2 相关定理的证明 | 第28-36页 |
| 3.5 小结 | 第36-37页 |
| 第四章 数值模拟和实证分析 | 第37-49页 |
| 4.1 数值模拟 | 第37-46页 |
| 4.2 实际数据分析 | 第46-48页 |
| 4.3 小结 | 第48-49页 |
| 第五章 结束语 | 第49-50页 |
| 5.1 本文结论 | 第49页 |
| 5.2 课题展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |