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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
鲁小凡 孙志华 王晴晴
在很多研究领域,数据经常出现右删失的情况。响应变量出现右删失时的统计估计问题吸引了很多关注。然而协变量出现右删失的情况并未受到应有的关注。本文对协变量出现删失时的部分线性模型的估计问题进行研究。我们采用逆概率加权方法对协变量的删失进行处理,构建了回归系数和非参数函数的估计,证明了估计的渐近性质。数值模拟和实例分析结果表明所提方法表现很好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李静 李雪艳
作为可加模型和部分线性模型的推广,部分线性可加模型是一类应用广泛的半参数模型。文章主要讨论了当线性部分的协变量测量含误差时模型的估计问题,我们基于profile全最小二乘法构造了参数分量和模型误差方差的估计,并证明了估计量的渐近正态性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李腾 苏宇楠 魏传华
文章考虑部分线性变系数模型在线性部分自变量存在测量误差并且参数分量附加有随机约束条件时的估计问题。基于校正profile最小二乘估计和混合估计方法,提出了参数分量的校正profile混合估计,并且给出了所提估计量的渐近性质。利用数值模拟验证了所提估计方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙燕 胡美娣
许多微观经济数据存在着测量误差,忽视测量误差很可能会导致内生性问题而无法得到变量之间的真实关系。文章考虑非参数部分带测量误差的部分线性模型的估计,在解释变量存在另一个不精确度量的识别条件下,利用核估计、Fourier变换和特征函数方法建立非参数的两步估计。Monte Carlo模拟结果表明本文的估计表现良好,与忽略测量误差的核估计相比,本文提出的方法能更好地拟合非线性函数。实证结果表明,样本数据支持常见的对数线性模型设定形式。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王明辉 尹居良
本文主要研究纵向数据部分线性模型的参数和未知回归函数的估计问题。具体来说,首先利用分位数回归方法,得到参数向量的分位数估计。在此基础上,运用概率权函数方法,给出未知回归函数的非参数估计。在一定的正则条件下,论文进一步证明了参数估计量的渐近正态性,也得到了回归函数估计的收敛速度。最后通过模拟研究与实际数据分析验证了方法的有效性和可行性。
[期刊] 统计研究
[作者]
赵明涛 许晓丽
纵向数据是随着时间变化对个体进行重复观测而得到的一种相关性数据,广泛出现在诸多科学研究领域。在对个体进行观测时,测量误差不可避免,忽略测量误差往往会导致有偏估计。本文利用二次推断函数方法研究关于纵向数据的参数部分和非参数部分协变量均含有测量误差的部分线性变系数测量误差(errors-in-variables, EV)模型的估计问题。利用B样条逼近模型中的未知系数函数,构造关于回归参数和B样条系数的偏差修正的二次推断函数以处理个体内相关性和测量误差,得到回归参数和变系数的偏差修正的二次推断函数估计,然后证明了估计方法和结果的渐近性质。数值模拟和实例数据分析结果显示本文提出的方法具有一定的实用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
田萍 马国锋
本文首先讨论了纵向数据部分线性模型:yij=x'ijβ+g(tij)+eij的可行广义最小二乘估计方法及其估计的渐近性质,然后通过统计模拟研究表明我们的估计方法在有限样本情形也有良好的效果。由该方法获得的估计量具有显示解,计算简便,便于实际应用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
安佰玲 魏传华
作为部分线性模型与变系数模型的推广,部分线性变系数模型是一类应用广泛的半参数模型。文章主要研究该模型线性部分存在约束条件下的估计和检验问题,首先基于backfitting方法给出了常数系数以及变系数部分的约束估计,其次构造了检验统计量用于检验约束条件。
[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]
李凯 张丽君
利用经验似然方法,对二阶部分线性自回归时间序列模型的未知参数和非参数函数进行估计,在一定的条件下证明了参数估计的渐近正态性和未知非参数函数的相合性。
关键词：
经验似然 渐近正态性 部分线性 自回归
[期刊] 统计研究
[作者]
刘静 欧阳资生 吴喜之
本文讨论了指数族广义部分线性单指数模型(Generalized Partially Linear Single Index Models,GPLSIM)的惩罚样条迭代估计,提出了基于惩罚似然和一组预先取定的单指数参数向量α的初始估计的迭代估计算法。另外本文还通过一组模拟数据的分析对所提出的迭代算法进行了验证。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵静
针对部分线性单指标模型,文章构建了一种基于LASSO的部分线性单指标模型局部惩罚样条估计方法,以变异系数作为判断数据离散程度的依据,首先通过计算各节点中数据的变异系数,构造局部惩罚权重矩阵,由局部二次逼近方法,得到了带有LASSO局部惩罚的参数估计值,并讨论得出无惩罚样条估计和均匀惩罚样条估计是局部惩罚样条估计的特殊情况,然后使用"去一分量"法和Levenberg-Marquardt算法得到单指标部分的参数估计值,最后通过Monte-Carlo模拟验证了该方法的有效性和正确性。
[期刊] 统计研究
[作者]
丁飞鹏 陈建宝
本文将最小二乘支持向量机(LSSVM)和二次推断函数法(QIF)相结合,为个体内具有相关结构的固定效应部分线性变系数面板模型提供了一种新的快速估计方法;在一定的正则条件下,论证了参数估计量的渐近正态性和非参数估计量的收敛速度;采用Monte Carlo模拟考察了估计方法在有限样本下的表现并将估计技术应用于现实数据分析。该方法不仅保证了估计的有效性和统计推断力,而且程序运行速度得到较大幅度提升。
[期刊] 统计与决策
[作者]
梁永玉 田茂再
文章针对空间数据统计与回归建模，提出空间部分线性变系数模型，并提出了一种基于二元惩罚样条的非参数逼近分位回归估计方法。该方法不仅可以有效地处理变系数部分复杂边界、不规则形状的空间区域划分和非参数函数的逼近，而且整体上展现出不同分位水平下的解释能力。同时，针对模型实现问题，还提出了基于交替方向乘子法(ADMM)的参数估计算法，数值模拟说明该方法的估计结果更加稳健、有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
公徐路 李幸福
文章对响应变量缺失时纵向数据下部分线性模型的兴趣参数估计问题借助经验似然方法,基于二次推断函数提出了回归系数和基准函数的广义经验似然比函数,得到了相应的极大经验似然估计。证明了所提出的经验对数似然比渐进于χ~2分布,由此构造了相应的置信域和逐点置信区间。
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