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[期刊] 统计与决策
[作者]
王理峰 朱道元
文章对于带椭球约束的增长曲线模型,在二次损失函数下给出回归系数在线性估计类中的Minimax估计,证明该估计是压缩有偏、可容许估计。在一些特殊的情形下,该估计包括了增长曲线功效岭回归估计、多元线性Minimax估计等。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王理峰 朱道元
文章对于带椭球约束的增长曲线模型,在二次损失函数下给出回归系数在线性估计类中的Minimax估计,证明该估计是压缩有偏、可容许估计。在一些特殊的情形下,该估计包括了增长曲线功效岭回归估计、多元线性Minimax估计等。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
刘郁文
研究具有共同均值参数的增长曲线模型 .在二次损失下给出了共同回归系数矩阵的线性可估函数的线性估计 ,在给定的线性估计类中是线性容许的充要条件 ,同时给出了二次损失下共同回归系数矩阵的线性可估函数的惟一的线性容许 Minim ax估计
[期刊] 现代财经(天津财经大学学报)
[作者]
俞立平 熊德平
由于改革开放以来我国经济社会结构的巨大变化,利用普通回归就信息化对经济增长的贡献进行静态估计是有偏差的。采用DEA对中国经济的投入产出效率进行分析,可得到投入要素的理想投入,然后采用状态空间模型分析信息化理想投入对经济增长的动态贡献,并和实际信息化投入的弹性系数进行对比,发现:理想信息化投入对经济增长的贡献稳定有效,其弹性系数高于实际信息化投入的弹性系数,也就是说,由于存在效率损失,导致信息化对经济增长的贡献被低估了,而资本和劳动力的贡献则被高估了。最近十多年来,理想劳动力的弹性系数最大,理想信息化的弹性系数次之,理想资本的弹性系数最低。
[期刊] 统计与决策
[作者]
文平 高枫
文章利用仿射变换的思想方法解决了在非对称二次损失函数下求参数的贝叶斯估计问题,并以正态分布为例,说明了求贝叶斯估计的过程。该方法不仅适用于包括正态分布在内的任一分布,而且简单可行。
[期刊] 统计与决策
[作者]
文平 高枫
文章利用仿射变换的思想方法解决了在非对称二次损失函数下求参数的贝叶斯估计问题,并以正态分布为例,说明了求贝叶斯估计的过程。该方法不仅适用于包括正态分布在内的任一分布,而且简单可行。
[期刊] 统计与决策
[作者]
毛艺萍 王斌会
本文利用时间序列相邻两项之差建立回归方程,用最小二乘法对修正指数曲线、龚珀兹曲线和罗吉斯蒂增长曲线三种模型中的参数进行估计,并与三和法所得结果进行比较,通过实例分析了它们在预测中的应用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
安佰玲 王森 胡洪胜
文章主要研究了线性回归模型在因变量缺失下的约束估计,基于完整数据方法和单点插补方法,我们给出了模型系数的两种约束估计,并研究了估计量的渐近正态性.最后,我们通过数值模拟验证了所提方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
任海平 李中恢
文章考虑一类分布族:F(x;θ)=1-[g(x)]θ(A≤x≤B,θ>0),其中g(x)是关于x单调递减的可微函数,且g(A)=1,g(B)=0,在加权平方损失函数和MLINEX损失函数下,得到了参数的Bayes估计和Minimax估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
西日古力 吴黎军
文章在熵损失函数下,通过计算得到了广义线性混合模型协方差矩阵谱分解估计的风险函数;研究了广义线性混合模型协方差的谱分解估计在一定估计类中的优良性;最终证明了在熵损失函数下,由最小二乘理论得到的无偏估计优于其他两个有偏估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李兰平
在进行Bayes分析时,有界误差损失函数常比无界误差损失函数有更好的稳健性。本文基于一类有界误差损失函数——转换的Gamma损失函数,研究比例危险率模型参数的估计问题。在共轭先验分布为伽玛分布时,得到了参数的Bayes估计和经验Bayes估计。最后通过数值模拟例子说明得到的估计比平方误差损失和LINEX损失函数下的估计具有较强的稳健性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵明涛 许晓丽
文章基于纵向数据研究一般半参数模型y=XTβ+f(t)+ε,其中β为未知的回归系数,f(t)为未知平滑函数,ε为零均值随机误差项。利用基函数对f(t)进行展开近似,构造关于β和基函数系数γ的二次推断函数,然后利用割线法法求出β和γ的二次推断函数估计。最后给出估计的大样本性质,并通过数值方法得到了较好的模拟结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵明涛 何晓群
文章研究了纵向数据非参数模型y=f(t)+ε,其中f(t)为未知平滑函数,ε为零均值随机误差项。我们选取一组基函数对f(t)进行基函数展开近似,然后构造关于基函数系数的二次推断函数,利用New ton-Raphson迭代方法得到基函数系数的估计值,进而得到未知平滑函数f(t)的拟合估计。理论结果显示,所得到的基函数系数估计有相合性和渐近正态性。最后通过数值方法得到了较好的模拟结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢振中
文章利用非参数估计的思想对带约束条件非线性回归模型进行了随机化改造,将带约束条件非线性回归模型转化为一个不带约束条件的随机化模型。并运用这一随机化方法和最优化理论,在这个随机化模型下对带约束条件回归模型的广义LS估计量的存在性进行了研究。
关键词：
约束条件 回归模型 随机化模型
[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。
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