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[期刊] 统计与决策
[作者]
于伟程
在协变量随机缺失时,文章利用加权拟似然方法给出了广义变系数模型中非参数函数系数的估计。由估计的渐近性质可知,当缺失概率未知时,本文提出的方法与缺失概率已知时的估计的渐近性质类似。通过模拟表明加权拟似然估计要比仅用完整个体的方法要好。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李小亮 陈艳
本文讨论因变量缺失下部分线性变系数模型在误差项和解释变量都含有异常点时的稳健估计问题。首先用局部加权线性光滑方法得到非参数部分的稳健估计,然后再得到参数部分的估计,并证明参数和非参数估计量的渐近正态性。最后模拟研究有限样本下估计量的表现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张巍巍 张军
文章研究了半参数变系数EV模型在线性约束条件下的估计和检验问题，当响应变量缺失、非参数部分协变量带有测量误差时，利用局部纠偏的Profile最小二乘估计、Lagrange乘子方法和借补技术构造了回归模型参数分量两类纠偏约束估计量。此外，为了检验线性约束条件，构造了借补的Profile Lagrange乘子检验统计量，并通过蒙特卡洛数值模拟验证估计量和检验统计量的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨金英
文章结合基函数逼近以及光滑门限估计方程,提出了一个变系数模型的快速变量选择方法。该变量选择方法可以同时进行系数估计和变量选择,并且不需要解任何凸优化问题。因此,与已有方法相比,该方法在实际应用中将大大减少计算量。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姚磊 马学俊
文章基于变系数模型,研究了模型变量选择的问题。采用B样条函数逼近模型中的系数函数,结合LASSO、SCAD和MCP罚函数,利用组坐标下降算法进行变量选择。通过模拟比较了这三种罚函数的效果。模拟结果印证提出方法的有效性,并且得到MCP和SCAD优于LASSO。
关键词：
变系数模型 LASSO SCAD MCP
[期刊] 统计与决策
[作者]
来鹏 季静雯 刘一鸣
文章研究了响应变量随机缺失下超高维数据的特征筛选方法,Kolmogorov过滤方法被用于筛选构建倾向得分函数的重要协变量,据此推广逆概率加权技术构建响应变量随机缺失下的边际特征筛选过程。通过大样本理论证明了所提出的筛选方法在一些常规条件下具有确定性筛选性质,利用蒙特卡罗模拟研究了其有限样本性质,并将其应用于实际数据问题来验证评估其实用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
来鹏 季静雯 刘一鸣
文章研究了响应变量随机缺失下超高维数据的特征筛选方法,Kolmogorov过滤方法被用于筛选构建倾向得分函数的重要协变量,据此推广逆概率加权技术构建响应变量随机缺失下的边际特征筛选过程。通过大样本理论证明了所提出的筛选方法在一些常规条件下具有确定性筛选性质,利用蒙特卡罗模拟研究了其有限样本性质,并将其应用于实际数据问题来验证评估其实用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵志文 高敏
随机系数自回归模型能够较好地描述模型系数随时间变化的特性,因此得到了广泛应用。文章讨论具有缺失数据的随机系数自回归模型的参数估计问题,在缺失数据情形下给出了四种模型参数估计方法:无数据填充条件最小二乘法、均值填充法、条件均值填充法以及桥填充法。最后,通过随机模拟说明了上述估计方法的精确性,并给出了应用实例。
[期刊] 统计与决策
[作者]
马学俊 胡小宁 赵晋文
Logistic半参数变系数模型是半参数变系数模型的推广,它可以解决分类型因变量变系数模型的建模问题文章利用B样条函数逼近非参数部分,引入LASSO、SCAD以及MCP惩罚函数,基于组坐标下降算法,对参数部分和非参数部分进行变量选择。最后进行了Monte Car1o模拟
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨维珍 赵培信
文章结合基函数逼近以及惩罚最小二乘技术,对响应变量随机缺失下的部分线性模型,给出了一个变量选择方法.并结合局部二次逼近,得到了一个迭代算法.数据模拟表明该变量选择方法是可行的。
[期刊] 统计研究
[作者]
唐礼智 刘玉
本文通过构建同时包含因变量和误差项空间滞后的随机效应半参数变系数面板模型,拓展了现有模型的灵活性和适应性;采用截面极大似然估计方法得出了参数和非参数的估计。理论证明发现:在一定的正则条件下,所有估计量具有一致性和渐近正态性。数值模拟显示:估计量具有良好的小样本性质,估计精度随着样本容量的增加而增加;空间权重矩阵的选择对估计量的表现没有产生显著差异,但是在Case权重矩阵下,当样本量相同时,空间相关系数的估计偏差随着空间权重结构复杂度的增加而扩大。
关键词：
半参数 变系数 广义空间滞后 面板模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
潘莹丽 刘展 宋广雨
数据挖掘的常用方法是回归分析,传统的回归分析仅可由自变量估计因变量的条件期望,分位数回归可由自变量估计因变量的条件分位数。在实际应用中,常会因为某些原因导致数据缺失,这些数据不可盲目删除或丢弃,否则会造成有偏的估计。在分位数回归模型下,文章以缺失数据为研究对象,主要解决两个方面的问题:一是利用逆概率加权的方法设计权重,通过构造加权的估计函数调整协变量随机缺失对参数估计造成的影响;二是设计Proximal-ADMM算法对模型参数进行估计。模拟与实证研究表明:采用Proximal-ADMM算法对带有缺失数据的分位数回归模型进行参数优化,所得估计量是无偏的。
关键词：
分位数回归 随机缺失 逆概率加权
[期刊] 统计与决策
[作者]
丁先文 张文 袁红 陈雪平
文章在响应变量随机缺失下,基于分位数回归研究了半参数模型的稳健估计问题。首先基于B样条基函数近似技术,将模型非参数函数的估计问题转化为样条系数向量估计问题;其次,在响应变量随机缺失下,提出了一种新的插补方法,对缺失的响应变量进行多重插补;再次,基于插补后的数据集,构造出新的分位数目标函数,得到模型非参数函数以及参数向量的稳健估计;最后给出了有效算法计算多重插补估计量。通过模拟研究验证了所提方法的有效性和稳健性。
[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] 数理统计与管理
[作者]
于力超
在纵向抽样调查活动中,常出现变量数据缺失的情况,如何对含缺失的数据集进行总体参数估计是一个热点话题。目前已有方法主要适用于随机缺失机制下的缺失数据分析问题,常采用插补法生成完整数据集,基于此进行参数估计。本文在非随机数据缺失机制下,研究了几种基于模型的参数似然估计方法,包括模式混合模型法和选择模型法,对单调缺失模式下含缺失纵向调查数据给出了参数估计范例,进而引入随机效应参数,将两种方法加以推广。
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