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[期刊] 统计与决策
[作者]
冯守平 石泽 邹瑾
文章介绍了一元线性回归模型中参数估计的最小二乘法、最小一乘法、全最小一乘法的意义,并指出了他们的优缺点。在对具体模型进行参数估计时,分别将最小一乘法、全最小一乘法的计算转化为线性规划问题及非线性优化问题,最后利用优化软件LINGO计算相应的参数。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
甘胜进 王琼瑾
考虑一类多总体线性回归模型,其特点是它们均具有部分相同回归系数.采用各个子总体内样本利用最小二乘方法估计回归参数,然后依据样本容量进行加权估计公共回归系数,最后把公共回归系数回代到各个线性回归模型,利用最小二乘方法估计不同部分系数.理论结果表明,此种方法得到的估计量,不仅是无偏估计,而且方差比用单个子总体样本得到的最小二乘估计要小,蒙特卡罗模拟证实了该估计量良好的性质.
关键词：
多总体 线性模型 最小二乘估计
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
廖文辉 黄颖强 何志锋 张健涛 戴浩然 李丹丹
线性回归模型中参数估计常用最小二乘法,该方法受离群值影响,而真实数据中离群点难以避免,这直接影响到线性回归模型的预测效果。稳健估计能有效地消除或减弱离群点对线性回归模型参数估计的影响。由于协方差矩阵是许多统计方法的基石,因此,最小协方差行列式估计成为常用稳健估计方法之一。本文针对最小协方差行列式估计获得均值和协方差估计的有效性不如罗克估计和合成似然估计,采用数值模拟与真实数据预测,进一步对这三种技术获得参数估计进行稳健性比较。结果表明:合成似然估计与罗克估计表现更为稳健,进而提出将其应用于大气污染物浓度预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何霞 刘卫锋
文章介绍了灰色GM(1,1)模型中参数估计的最小二乘准则、全最小二乘准则、最小一乘准则和折扣最小一乘准则,并指出了它们的优缺点。将这四种方法分别用于递增序列、递减序列、振荡序列的灰色GM(1,1)模型参数估计中,并通过优化软件LINGO计算出相应的参数。最后,对建立的灰色GM(1,1)模型的精度进行了比较,结果显示:最小一乘准则和折扣最小一乘准则模型参数估计明显优于最小二乘准则、全最小二乘准则模型参数估计。
[期刊] 统计研究
[作者]
李小胜 王申令
本文首先构造线性约束条件下的多元线性回归模型的样本似然函数,利用Lagrange法证明其合理性。其次,从似然函数的角度讨论线性约束条件对模型参数的影响,对由传统理论得出的参数估计做出贝叶斯与经验贝叶斯的改进。做贝叶斯改进时,将矩阵正态-Wishart分布作为模型参数和精度阵的联合共轭先验分布,结合构造的似然函数得出参数的后验分布,计算出参数的贝叶斯估计;做经验贝叶斯改进时,将样本分组,从方差的角度讨论由子样本得出的参数估计对总样本参数估计的影响,计算出经验贝叶斯估计。最后,利用Matlab软件生成的随机矩阵做模拟。结果表明,两种改进后的参数估计均较由传统理论得出的参数估计更精确、拟合结果的误差比更小、可信度更高,在大数据的情况下,改进后的计算方法速度更快。
[期刊] 统计与决策
[作者]
龚艳冰 戴靓靓 胡娜
文章针对输入自变量和输出因变量是模糊数的模糊线性回归模型,引入模糊数的COWA算子可能性期望。基于COWA算子期望距离测度,提出一种基于决策中偏好最小二乘法的模糊线性回归参数估计方法。并通过员工工作绩效模糊回归的实例,说明方法的有效性和可行性。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
柏超
针对平衡LS估计这一类含参数t和参数矩阵L的估计,讨论了t和L的取值对平衡LS估计优良性的影响,得到了平衡LS估计在某些准则下优于OLS估计的条件。
[期刊] 统计与决策
[作者]
龚艳冰 戴靓靓 刘高峰
云模型作为定性定量转换的双向认知计算模型,利用二阶的高斯分布方法反映定性概念的随机性和模糊性。针对自变量和因变量同时具有模糊性和随机性的数据系统中的回归分析问题,文章提出了一种基于云模型的正态云线性回归模型,是经典线性回归模型和模糊线性回归模型的一般形式。首先,将正态云多元回归模型转化成关于云包络曲线和确定度的离散传统回归模型。其次,给出正态云间的包络距离的定义,并根据正态云间的包络距离对云回归参数进行最小二乘估计和误差分析。最后,用实例说明了方法的有效性和可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
常新锋
Logistic回归模型是一种有效的分类数据处理方法,在医学、经济学、生物学、犯罪心理学、工程技术学等领域都有广泛的应用。但当复共线性存在时,极大似然估计具有不稳定性且方差变得很大。为了克服复共线性,文章提出了Logistic回归模型参数的几乎无偏两参数估计,并在均方误差准则下对估计的统计性质进行研究。
[期刊] 统计与决策
[作者]
常新锋
Logistic回归模型是一种有效的分类数据处理方法,在医学、经济学、生物学、犯罪心理学、工程技术学等领域都有广泛的应用。但当复共线性存在时,极大似然估计具有不稳定性且方差变得很大。为了克服复共线性,文章提出了Logistic回归模型参数的几乎无偏两参数估计,并在均方误差准则下对估计的统计性质进行研究。
[期刊] 统计与决策
[作者]
彭小静 邓明
传统的空间面板数据模型利用截距项来体现空间异质性,往往无法完全体现出空间异质性,文章构建一种系数随空间个体变动而变动的空间自回归模型,利用系数来考察空间异质性,并可以考察经济关系以及空间关系的个体特征。在一定的模型设定条件下,文章给出了该模型的完全信息极大似然估计,并推导了该估计量的渐进分布。
[期刊] 统计与决策
[作者]
常新锋
Logistic回归模型是一种有效的分类数据处理方法。为了克服Logistic回归模型的复共线性,文章提出了Logistic回归模型参数的两参数估计,并在均方误差矩阵准则下对估计的统计性质进行研究。
[期刊] 统计与决策
[作者]
于卓熙 靳雨佳
由于人工鱼群算法在获取精确解方面存在局限性,文章对算法的参数以及人工鱼群的聚群行为进行改进,将改进的算法应用于多元线性回归模型的参数估计,并与传统的人工鱼群算法和最小二乘法的结果进行了比较,结果表明,应用改进的人工鱼群算法对多元线性回归模型做参数估计,其结果要优于人工鱼群算法和最小二乘法,为解决回归模型的参数估计问题提供了一种新的有效方法。
关键词：
人工鱼群算法 多元线性回归 参数估计
[期刊] 统计研究
[作者]
郭光远 樊海潮 唐正明
本文研究了空间自回归模型的一种非线性形式:平滑转移空间自回归模型。该模型空间项系数与转移函数的形式相关,随转移变量变化而变化,既能刻画个体间的关联性,又能描述空间关联性随某些因素变化而发生的改变。本文在工具变量框架下讨论了Logistic平滑转移函数空间自回归模型的一些性质,对Exponential转移函数模型也做了相应的比较分析,并给出了一系列的设定、检验、估计等过程的详细步骤。在较宽泛的假设条件下,本文证明了模型参数估计值的一致性,并对其进行了Monte Carlo模拟验证,模拟结果很好地支持了一致性结论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王晓平 张志民 刘朝林
文章讨论了在线性回归方程系统中,相同参数在不同准则下的相对效率以及相对效率的性质,并对各相对效率的上、下界进行了讨论和证明。
关键词：
线性回归模型 最优线性无偏估计 相对效率
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