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[期刊] 统计与决策
[作者]
付英姿 陈异 戴琳
纵向数据广泛存在于生物医学、遗传学、经济学以及社会管理等多个研究领域,线性混合效应模型是分析上述数据的有效工具。文章提出了一类含有不可忽略缺失数据的半参数广义线性混合效应模型,考虑了该模型的贝叶斯分析及模型选择问题,通过一AIDS研究的实际数据说明方法的应用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王明高
文章研究零修正广义线性混合模型拟合重复观察零膨胀计数数据,分别介绍零膨胀模型、跨栏模型和零调整模型这三类零修正模型。为了处理重复观测数据的相关性,同时对零值参数和非零值分布均值参数建立具有随机截距和斜率效应的线性回归方程。应用贝叶斯蒙塔卡罗Gibbs抽样方法进行模型估计,该方法结合参数的先验分布,能够为观测数量较少的个体给出有效估计。
关键词：
零膨胀模型 跨栏模型 零调整模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
张琳 袁凌翔
极端值估计是损失评估的重要研究部分,文章在贝叶斯方法的基础上,用半参数混合模型来拟合损失。在确定模型参数的过程中,运用贝叶斯方法对参数建模,将参数转化成随机变量,并基于马尔卡夫蒙特卡罗(MCMC)抽样得到参数的估计值。该方法的特点是参数数量少,通过抽样把参数转化成随机变量,给出所有参数可能取值的频率分布图。实证结果表明模型结果既考虑了参数的不确定性,又兼顾了损失的厚尾性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张琳 袁凌翔
极端值估计是损失评估的重要研究部分,文章在贝叶斯方法的基础上,用半参数混合模型来拟合损失。在确定模型参数的过程中,运用贝叶斯方法对参数建模,将参数转化成随机变量,并基于马尔卡夫蒙特卡罗(MCMC)抽样得到参数的估计值。该方法的特点是参数数量少,通过抽样把参数转化成随机变量,给出所有参数可能取值的频率分布图。实证结果表明模型结果既考虑了参数的不确定性,又兼顾了损失的厚尾性。
[期刊] 统计研究
[作者]
李莹 王仲君 赵华玲
在纵向数据研究中,混合效应模型的随机误差通常采用正态性假设。而诸如病毒载量和CD4细胞数目等病毒性数据通常呈现偏斜性,因此正态性假设可能影响模型结果甚至导致错误的结论。在HIV动力学研究中,病毒响应值往往与协变量相关,且协变量的测量值通常存在误差,为此论文中联立协变量过程建立具有偏正态分布的非线性混合效应联合模型,并用贝叶斯推断方法估计模型的参数。由于协变量能够解释个体内的部分变化,因此协变量过程的模型选择对病毒载量的拟合效果有重要的影响。本文提出了一次移动平均模型作为协变量过程的改进模型,比较后发现当协变量采用移动平均模型时,病毒载量模型的拟合效果更好。该结果对协变量模型的研究具有重要的指导意义。
关键词：
纵向 艾滋病 联合模型 偏正态 协变量
[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] 数理统计与管理
[作者]
蒋青嬗 韩兆洲
多数基于线性混合效应模型的变量选择方法分阶段对固定效应和随机效应进行选择,方法繁琐、易产生模型偏差,且大部分非参数和半参数的线性混合效应模型只涉及非参数部分的光滑度或者固定效应的选择,并未涉及非参变量或随机效应的选择。本文用B样条函数逼近非参数函数部分,从而把半参数线性混合效应模型转化为带逼近误差的线性混合效应模型。对随机效应的协方差矩阵采用改进的乔里斯基分解并重新参数化线性混合效应模型,接着对该模型的极大似然函数施加集群ALASSO惩罚和ALASSO惩罚两类惩罚,该法能实现非参数变量、固定效应和随机效应
[期刊] 统计与决策
[作者]
齐培艳 华文杰 段西发
在HIV纵向数据的分析中常采用混合效应模型。模型中协变量可部分解释个体间的差异,但其往往带有测量误差。同时,由于人体耐药性或治疗方案的失败,病毒载量后期可能会出现反弹。为此,文章提出了含变点和测量误差的半参数非线性混合效应模型,其中,变点表示病毒载量的反弹时刻,反弹后的病毒载量轨迹用非参数函数描述。采用多重估算法对此联合模型的参数进行估计。实例分析表明所提方法具有更可靠的参数估计和较好的拟合效果。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
蒋青嬗 韩兆洲
多数基于线性混合效应模型的变量选择方法分阶段对固定效应和随机效应进行选择,方法繁琐、易产生模型偏差,且大部分非参数和半参数的线性混合效应模型只涉及非参数部分的光滑度或者固定效应的选择,并未涉及非参变量或随机效应的选择。本文用B样条函数逼近非参数函数部分,从而把半参数线性混合效应模型转化为带逼近误差的线性混合效应模型。对随机效应的协方差矩阵采用改进的乔里斯基分解并重新参数化线性混合效应模型,接着对该模型的极大似然函数施加集群ALASSO惩罚和ALASSO惩罚两类惩罚,该法能实现非参数变量、固定效应和随机效应的联合变量选择,基于该法得出的估计量也满足相合性、稀疏性和Oracle性质。文章最后做了个数值模拟,模拟结果表明,本文提出的估计方法在变量选择的准确性、参数估计的精度两个方面均表现较好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
殷亮 王维国
结合广义半参数混合效应面板模型与广义半参数时间序列模型,文章构建广义半参数趋势混合效应面板模型,考虑到解释变量的非平稳性会影响到模型的参数估计,所以将解释变量的非线性时间趋势估计出来,解释变量用非线性时间趋势代替,最后采用加权极大似然估计方法估计模型参数,通过假定被解释变量为指数分布的情况下,验证了估计方法的有效性。
[期刊] 林业科学
[作者]
符利勇 张会儒 李春明 唐守正
非线性混合效应模型是针对回归函数依赖于固定效应和随机效应的非线性关系而建立的。一阶线性化算法(FO)和条件一阶线性化算法(FOCE)为2种计算非线性混合效应模型参数的常用线性化算法。本文基于FOCE算法,提出一种改进的随机效应参数计算方法,并利用树高生长数据和模拟数据对3种算法进行分析和比较。结果表明:改进的FOCE算法得到的随机效应参数更能反映个体间的随机差异,并且拟合效果更好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢远涛 杨娟 徐梅笛
文章在广义线性混合模型的框架下分析广义Gamma分布簇广义线性混合模型的参数估计问题。提出的参数估计有以下三个显著特点:其一,充分利用广义线性混合模型参数估计的理论成果,参数估计表达式与6种广义线性混合模型参数估计结果形式相同;其二,该方法可以通过反复调用广义线性混合模型中的参数估计模块来实现;其三,具有渐进正态性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明 邓迎春
因子分析模型的贝叶斯推断是贝叶斯多元统计推断理论的重要组成部分。本文通过分析因子分析模型的统计结构,构造了模型参数的混合先验分布;利用贝叶斯定理,结合模型样本似然函数和参数的先验分布推导了参数的后验分布;证明了因子载荷阵的条件后验分布为矩阵t分布,协方差阵的条件后验分布为逆Wishart分布。实证研究结果表明:由于参数先验分布的作用,贝叶斯因子分析的结论与传统的因子分析之间存在显著性的差异。
[期刊] 统计研究
[作者]
王明高 孟生旺
医疗费用预测是健康保险费率厘定的前提和基础。对于多年期的医疗费用数据,通常使用线性混合效应模型对其进行拟合,但线性混合效应模型对非线性关系的纵向数据建模具有一定的局限性。本文对线性混合效应模型进行扩展,根据医疗费用数据中变量之间的非线性关系,建立了多项式混合效应模型,并将其应用于一组医疗费用数据进行实证研究。结果表明,多项式混合效应模型对住院医疗费用的拟合效果显著优于通常使用的线性混合模型,在医疗费用管理和健康保险的费率厘定中具有重要的应用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘鹤飞 王坤 宗凤喜
文章研究了混合个数未知情况下的多元正态混合模型的贝叶斯推断。首先利用可逆跳MCMC算法,通过在可变维参数空间跳跃式抽样,实现贝叶斯模型选择的目的。根据后验概率确定混合个数之后再用MCMC算法对模型的其他参数进行贝叶斯估计。提出了利用Cholesky分裂原理对协方差矩阵进行分裂和合并,满足可逆跳算法对参数分裂和合并的所有要求,还满足了分裂和合并过程中协方差矩阵必须正定这一特殊要求。
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