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[期刊] 统计与决策
[作者]
倪加勋
在1986年第3期《统计与决策》杂志上,我曾经介绍过一种单调回归的方法。近年来随着计算机科学的发展。国外数理统计中应用回归这一分支也得到很快的发展。例如,多元回归,过去由于计算工作量比较大,在应用上受到了一定的限制,而现在则已有大量的统计软件可供使用,而且有许多软件如minitab,spss 等已经可用于微机,这些软件使用方便,并不需要掌握某种程序语言,只要学会几个简单的指令,把数据输入,很快能得到计算结果,因此回归方法的应用也日益广泛。此外除了传统的
[期刊] 统计与决策
[作者]
倪加勋
目前,在经济管理和统计工作中分析二个或二个以上变量之间的关系时,比较多地应用回归方法。因为回归分析是确定变量之间的关系并通过自变量去预测因变量的一种有力工具.但是在使用中效果并不十分理想,其原因是:回归分析是一种数理统计方法,它是建立在一定的假设基础上的。如果客观情况符合假设条件就能取得较好的效果,反之,就不能。但客观现象是千变万化的,我们也不能用一种方法去套,应该根据不同的客观现象,提出不同的方法。最近从国
[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]
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] 预测
[作者]
涂国平
解决自相关回归问题的一种新方法涂国平（南昌大学数学与系统科学系３３００４７）１问题的提出对于回归模型一个常用的假设是τｉ是不相关的，或是独立正态随机变量．但在实际应用过程中，很多都涉及时间序列数据，此时误差项τｉ往往是时间上相关的，因此常用的假设在实...
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏帆
对回归模型的参数进行比较是计量经济学研究的一个重要内容。文章提出了一种新的思路来对回归模型的参数的差异进行检验,该方法与一般人们所用的Wald统计量来检验的方法和使用虚拟变量的方法相比而言比较灵活,应用面较广,它既可以对同一个回归方程的不同参数的差异进行比较,也可以对两个解释变量个数不同的回归方程的不同参数进行比较,在一定程度上能够解决其他方法所不能够处理的问题。
关键词：
回归参数 Wald统计量 显著性检验
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪瑜 鄢仕林 何凡
针对利用现有CCRM(Constrained Center-and-Range Method)方法在解决区间数回归问题中，在提高均方根误差精度的同时难以兼顾观测区间和预测区间重合度的缺陷，文章提出一种实现观测区间和预测区间具有最差重叠区的样本的重合度最大化，以及使得中点及半径误差平方和最小化的非线性回归模型；证明了该非线性回归模型是一个满足K-T条件的凸规划问题。利用蒙特卡洛模拟对所提出的优化模型进行评价，结果表明：当模型只考虑中点及半径误差平方和最小化时，优化模型退化为CCRM~+模型且结果优于CCRM模型；当优化模型只考虑观测区间和预测区间具有最差重叠区的样本的重合度最大化时，该模型优于CCRM~+模型。
[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] 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] 统计研究
[作者]
张忠平
回归分析是进行统计预测、描述,评价经济变量间关系及进行政策模拟的一种重要方法。在进行回归分析时,一个重要的问题是模型的优选。一方面是在模型形式一定的情况下选择自变量(即在所有可能自变量中选择出最佳的自变量组合),另一方面是模型形式的选择。 在回归分析中,最简单的模型是线性回归模型:
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李劭珉 任燕燕
本文将工具变量分位数回归模型(IVQR)应用到面板数据中,结合Canay对面板分位数回归的两步估计法以及Chernozhukov对IVQR模型的估计方法,提出了两步面板分位数工具变量估计法(2S-IVFEQR),并给出相应的参数估计。本文提出的方法较已有的方法计算复杂度低,蒙特卡洛模拟结果显示在数据量不大或者处理长面板数据时,2S-IVFEQR方法要优于传统的IVFEQR方法,且运算时间短。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邓露 郑展
一般线性回归分析的是研究对象的平均水平受到其它因素影响的程度大小,难以知道处在不同水平的研究对象受各种因素影响程度。文章介绍分数回归方法,以便能让更多的读者对这种新的统计研究方法有所了解。
关键词：
分位数 分位数回归 统计量
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