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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
谢琍 刘磊 曹瑞元
本文提出一种新的空间计量模型,部分线性可加空间自回归模型。首先,引入样条逼近可加函数分量,然后利用截面拟似然的思想得到模型参数的估计;所提出的估计方法简单易行,且对误差分布的要求低。通过模拟研究,得到所提出估计方法的有限样本性质,模拟结果显示了所提出估计的有效性;最后,将估计方法应用到波士顿房屋数据进行统计分析,得到了较他人估计更好的结果。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
罗国旺 吴密霞
本文主要研究了部分线性可加空间自回归模型在参数线性约束下的模型推断问题。结合sieve两阶段最小二乘法和拉格朗日乘子法,提出了模型参数和未知函数的约束估计,并在一定的正则条件下证明了估计的渐近性质。进一步,本文构造了检验参数约束条件的检验统计量,并证明在约束条件为真时,该检验统计量渐近服从卡方分布。最后,通过模拟展现本文所提出的估计和检验的性质。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
胡亚南 王金天 田茂再
考虑高维空间数据的截面相依性、异质性、非线性等特征,本文提出部分线性可加的空间分位回归模型,其优势在于:(1)设定部分线性可加的结构,形式更加灵活,能够刻画变量间的非线性关系;(2)基于分位回归视角,考察在不同分位水平下协变量对响应变量的影响,能够获得更加全面的信息;(3)在不同分位水平下,允许不同的稀疏性,避免高维灾难,具有优良的可解释性和稳健性。针对模型中的内生性、非线性以及冗余变量等问题,本文利用特征向量空间滤波、B样条基函数展开、group SCAD惩罚等技术,提出有效的估计程序。数值模拟考虑不同的模型设定,展示了本文提出方法的有效性。最后,利用部分线性可加的空间分位回归模型研究县域情形下食物选择条件对当地居民健康状况的影响。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
胡亚南 王金天 田茂再
考虑高维空间数据的截面相依性、异质性、非线性等特征,本文提出部分线性可加的空间分位回归模型,其优势在于:(1)设定部分线性可加的结构,形式更加灵活,能够刻画变量间的非线性关系;(2)基于分位回归视角,考察在不同分位水平下协变量对响应变量的影响,能够获得更加全面的信息;(3)在不同分位水平下,允许不同的稀疏性,避免高维灾难,具有优良的可解释性和稳健性。针对模型中的内生性、非线性以及冗余变量等问题,本文利用特征向量空间滤波、B样条基函数展开、group SCAD惩罚等技术,提出有效的估计程序。数值模拟考虑不同的模型设定,展示了本文提出方法的有效性。最后,利用部分线性可加的空间分位回归模型研究县域情形下食物选择条件对当地居民健康状况的影响。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
刘翘楚 冯兴东
部分线性可加模型是半/非参数统计中的常见模型。目前大多数研究围绕着模型参数的估计与推断以及变量选择问题,却对模型的特定参数形式的检验研究较少。然而在实际应用场景中,模型设定的错误有可能带来后续分析的谬误。本文关注于部分线性可加分位数回归模型中的多项式形式检验。我们首先提出基于B样条的两步估计法,并给出了相应估计量的渐近性质;接着我们研究了该模型中可加非参数成分的多项式形式与对应B样条基函数系数之间的联系,并基于这种关系创新性地提出了一种新的假设检验。数值模拟展现了该检验的优越表现,而实际案例的分析也给出了与社会观察颇为一致的结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
白永昕 钱曼玲 田茂再
在超高维数据中,一方面，协变量的维数可能远远大于样本量,甚至随着样本量以指数级的速度增长；另一方面，超高维数据通常是异质的，协变量对条件分布中心的影响可能与他们对尾部的影响大不相同，甚至会出现重尾以及异常点的复杂情况。文章在协变量维度发散且为超高维的情况下研究了部分线性可加分位数回归模型的变量选择和稳健估计问题。首先，为了实现模型的稀疏性和非参数光滑性，引入了一种非凸Atan双惩罚，并采用分位迭代坐标下降算法来解决所提方法的优化问题。在选择适当正则化参数的情况下，证明了所提双惩罚估计量的理论性质。其次，通过模拟研究对所提方法的性能进行验证。模拟结果表明，所提方法比其他惩罚方法具有更好的表现，尤其是在数据存在重尾的情况下。最后，通过基于癌症筛查病人血液样本数据的实证来验证所提方法的实用性。
[期刊] 统计研究
[作者]
罗毅丹 樊琦
本文提出一种新扩展的向量自回归模型MI-TVP-SV-VAR模型。该模型具有高度的灵活性,可以容纳传统的VAR模型及其各种形式的扩展,更能体现让数据说话的精神。应用这种新扩展的向量自回归模型,本文实证研究了中国货币政策对通货膨胀与GDP的冲击效应,结论表明:①我国货币政策对通货膨胀与GDP的冲击效应表现出明显的时变特征,且其演进机制为渐进式;②随着时间推移,货币冲击对通货膨胀和GDP的短中期影响有所弱化。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李凯 张丽君
利用经验似然方法,对二阶部分线性自回归时间序列模型的未知参数和非参数函数进行估计,在一定的条件下证明了参数估计的渐近正态性和未知非参数函数的相合性。
关键词：
经验似然 渐近正态性 部分线性 自回归
[期刊] 统计与决策
[作者]
梁永玉 田茂再
文章针对空间数据统计与回归建模，提出空间部分线性变系数模型，并提出了一种基于二元惩罚样条的非参数逼近分位回归估计方法。该方法不仅可以有效地处理变系数部分复杂边界、不规则形状的空间区域划分和非参数函数的逼近，而且整体上展现出不同分位水平下的解释能力。同时，针对模型实现问题，还提出了基于交替方向乘子法(ADMM)的参数估计算法，数值模拟说明该方法的估计结果更加稳健、有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵茂先 余阳
文章针对一元线性回归的绝对误差提出了两种新模型,其中一种是求所有数据点连接平均值产生的斜率,然后求它们的平均值就可以得到斜率,最后利用均值点便可得到一元线性回归方程。另一种是利用经过均值的回归直线,每个点偏离回归直线的斜率再求平均值,即是回归直线的斜率,该方法有"抵抗"异常值的效果。最小二乘法对异常值敏感,所以在含异常值的情况下,新方法在一定情况下"抗"异常值的效果优于最小二乘法,并且在某些情况下绝对误差和预测值误差都优于最小二乘法。
关键词：
回归新模型 最小二乘法 总绝对误差
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜素红 陈晓
文章利用非参数可加模型来构造经济增长函数。从研究方法看,文章采用了一种较为简便的非参回归估计方法构造矩阵,并运用Backfitting算法来对该函数进行迭代求解。该方法简单明了,在程序实现过程中避免了选择窗宽的繁冗过程;从实证的角度看,文章从两个方面来考虑经济增长的影响因素:外商直接投资和普通高校招生情况,这两方面皆被目前人们所普遍关注。实证结果揭示了影响经济增长的一些重要特征。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李静 李雪艳
作为可加模型和部分线性模型的推广,部分线性可加模型是一类应用广泛的半参数模型。文章主要讨论了当线性部分的协变量测量含误差时模型的估计问题,我们基于profile全最小二乘法构造了参数分量和模型误差方差的估计,并证明了估计量的渐近正态性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李金华
多元回归模型应用的一种新探索李金华多元回归模型作为一种重要的统计模型，在实践中应用甚广。但是，把它应用在法治实践中指导审判机关的量刑，则是一种新的探索．在我国，审判机关在定罪量刑时，都郑重考虑案犯的犯罪动机，努力做到事实清楚，证据确凿，定性准确．量刑...
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑红艳 夏乐天
文章在G-Q检验的基础上,给出了一种针对多变量的推广的G-Q异方差检验方法,并通过实例分析说明了推广的G-Q异方差检验方法的可行性和有效性。
关键词：
线性回归 异方差检验 G-Q检验
[期刊] 统计研究
[作者]
梁华
Using SPPL model, the author analyses the economic issues such as the trend of household s consumptive structure changes,relations between inflation in long- term economic growth and the growth rates of primary,secondary and tertiary in- dustries and Engel s coefficient.
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