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[期刊] 统计与决策
[作者]
吕敏红 闫奕荣
零膨胀泊松回归模型(ZIP)是研究零过多的计数数据的有力工具。经典的分析理论总是对随机效应和随机误差作正态分布的假设,但是在实际问题中,正态假设可能会导致无效的统计结论。为此,文章考虑了随机误差和随机效应服从偏斜正态分布的ZIP层次回归模型的贝叶斯分析问题,最后用一个实例说明该方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张晓琳 付英姿 褚培肖
零膨胀负二项(ZINB)层次回归模型是分析散度偏大集群计数数据的有力工具,该模型的基本假设是随机效应和随机误差均服从正态分布。然而,在许多实际应用中,上述假设缺乏稳健性,且相关研究表明,个体内的随机误差以及随机效应将共同导致数据的非正态性特征。基于上述原因,文章将重点考虑基于偏斜正态分布的ZINB层次回归模型的贝叶斯分析问题,与经典的基于似然的方法相比,贝叶斯分析方法具有建模灵活,计算相对简便的优势,特别适合于层次结构较为复杂的模型。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
慕娟 田茂再
在处理二变量数据、分类数据、纵向数据及层次结构数据时广义线性混合效应模型(GLMM)是有力数据模型,该模型的经典假设是其系统部分具有正态分布的随机效应。然而,在实际应用中,我们需要使用比正态分布更重的尾部分布来处理数据中的异常值和重尾情况。该论文的创新之处在于针对这种情况使用了多元Laplace分布替代正态分布的假设(称为重尾替代)来研究GLMM,构建了新的模型广义贝叶斯分层回归模型。采用Monte Carlo模拟,给出了M-H抽样算法下模型参数的点估计及区间估计,并与其他方法得出的参数估计进行对比。模拟结果表明在重尾数据中,该模型对数据的处理优于传统的方法。最后,利用新模型结合实际数据进行了实证演示,说明了该模型和方法的有效性和实用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王聪 田卫忠 王通会
Tobit模型是一种应用很广泛的截尾回归模型,并假定其误差项服从正态分布。相对于对称分布,偏态分布能获得更全面准确、及时有效的信息。基于此,文章提出了基于逆尺度因子偏正态分布的Tobit回归模型,并给出了该模型参数的极大似然估计,通过数值模拟与正态假设下的Tobit模型进行比较,结果表明该模型和方法是有用和有效的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
曾婉红 刘金山
文章研究了带有正态分布SUR模型,采用Jeffreys的不变先验分析Gibbs抽样方法和Direct Monte Carlo(DMC)方法,计算了各参数的贝叶斯后验密度和未来值的预测密度以及其它相关的后验量,如后验置信区间等。通过模拟例子和建立了关于城镇、农村居民家庭平均收入和生活消费支出的SUR模型,将Gibbs抽样方法和DMC方法得出的结果进行了比较。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
贾连印 孔明 王维晨 李孟娟 游进国 丁家满
高效的Hilbert曲线的编解码算法作为Hilbert曲线应用的基础,具有重要的研究意义。现有算法多未考虑数据偏斜分布的影响,因此在数据偏斜分布时效率较低。该文发现:对于特定的前m阶坐标,其对应的前m阶编码值与其第1阶编码值呈现特定的倍数关系;对于特定的前m阶编码值,其对应的前m阶坐标与其第1阶坐标呈现特定的倍数关系。基于这一发现,在融合高效位操作、快速置位检测等技术的基础上,提出了跳过前m阶的编码(skipping the first m orders Hilbert encoding,SFO-HE)算法和跳过前m阶的解码(skipping the first m orders Hilbert decoding,SFO-HD)算法。这2个算法无需对前m阶逐阶编解码,可有效提高数据向Hilbert空间4个顶点偏斜时的编解码效率。扩展实验表明:该文算法对数据偏斜分布具有更好的适应性,在特定偏斜分布时效率大幅优于现有算法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王纯杰 林珊屹 李群 张倩倩
在广义指数分布下,当数据为右删失情况时,文章探讨了影响它的协变量是如何对删失变量产生影响的情况下建立的参数回归模型问题,并且给出参数的极大似然估计。利用蒙特卡罗模拟说明了参数估计方法的有效性,并且将此方法应用到髓移植治疗急性白血病的临床试验中。
[期刊] 统计与决策
[作者]
安占强 徐洁媛
期权作为一种重要的金融衍生产品在金融领域的应用越来越广泛,从传统避险工具,到激励式期权及实物期权,可以说期权的引入导致了金融产业和金融研究的革命。对期权定价模型的研究一
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
谭佳玲 吴刘仓 陈慧媛
诸多学科领域中大量数据都存在偏斜与缺失,针对不同的缺失机制,考虑相应的处理方法是必要的。基于众数是“最多水平”的标志值,本文提出了一种同时解决数据带有偏斜特征且存在不可忽略缺失时的估计方法。通过Logistic回归模型指定数据缺失机制,借助Gibbs抽样与M-H算法相结合的混合抽样算法,获得参数的联合贝叶斯估计。模拟研究比较了不同缺失数据机制和不同先验设定所得的结果,随机模拟表明不同先验设置下具有一致的结论且不可忽略缺失机制模型处理缺失数据优于随机缺失机制模型。电子元件损坏数据的实例分析体现了方法的可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨光艺
文章采用时变系数模型对中国股票市场的超额收益率进行预测,并结合贝叶斯模型平均的方法对各模型进行模型平均,得出稳健有效的预测结果。实证比较表明:(1)时变系数模型相比常系数模型具有更好的预测效果;(2)时变系数模型能帮助投资者在市场剧烈变化时迅速做出反应;(3)单变量情形下,宏观经济类变量具有更好的预测效果。
关键词：
时变模型 模型平均 预测回归
[期刊] 统计与决策
[作者]
李荣 朱慧明
为了弄清被试产品的寿命分布,求出各项可靠性指标,常常需要进行删失试验。如何对得到的这些数据进行处理是生存分析需要解决的一个重要问题。本文针对这个问题提出了贝叶斯威布尔生存回归模型。
[期刊] 统计研究
[作者]
李翰芳 罗幼喜 田茂再
本文对混合效应模型提出了一种非参数贝叶斯分位回归方法,通过引进一种新的分层有限正态混合分布,将分位回归建模时对随机误差项的假定放宽至仅有分位点约束之下。通过对混合比例参数假设广泛灵活的Stick-Breaking先验,使得模型捕捉复杂数据分布信息的能力更强。在建立的非参数贝叶斯分层分位回归模型中引入潜变量,使模型参数估计的Gibbs抽样算法中原来每次需要计算(2M)N项函数值变为每次只需计算N项即可。蒙特卡罗模拟显示,在误差分布函数变得较为复杂时,非参数贝叶斯分位回归方法比参数方法在估计效果上有更大的优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明,韩玉启
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴世朋 张辉国 胡锡健
文章在简要介绍地理加权回归(GWR)模型的基础上,推导地理加权回归模型的贝叶斯估计方法(BGWR),并分析该估计方法的稳健性。通过模拟实验研究贝叶斯地理加权回归在数据包含各种异常值情况下的稳健性,结果显示:贝叶斯地理加权回归比地理加权回归具有更好的稳健性。虽然贝叶斯地理加权回归模型计算时间略多一些,但是在空间数据集可能包含异常值的情况下,贝叶斯地理加权回归模型更为可靠和有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵远英 徐登可 庞一成
文章对逆高斯回归模型进行贝叶斯统计分析,通过利用Gibbs抽样和MH算法得到模型参数的贝叶斯估计以及贝叶斯数据删除诊断统计量的计算。数值模拟说明了方法的可行性。
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