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[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]
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] 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]
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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
崔红芳 单锐 李玲玲 高敬辉
文章主要讨论在线性等式约束Aβ=b下半变系数模型的参数估计问题,给出了参数部分β在等式约束Aβ=b下的P-CD共轭投影梯度法和非参数部分α(·)的估计,证明了该共轭投影梯度算法的全局收敛性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周跃进 陈桂景 王蕊
文章研究了仅自变量可重复观测的变系数线性结构型EV模型,利用重复观测数据和局部加权的方法,构造了模型参数的估计量,并证明了在一定条件下估计量是相合估计。
关键词：
EV模型 重复观测 局部加权 相合性
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈凤 刘嘉慧
半参数空间自回归变系数模型因同时考虑了因变量的空间自相关性和回归关系的空间异质性而具有广阔的应用前景。文章针对此模型，基于轮廓拟极大似然估计，提出了常值系数和局部系数的显著性检验方法，以辨识模型中的零值系数，从而更深入地理解回归关系的变化特征；同时，也给出了局部检验可能涉及的多重检验的解决方法。模拟实验验证了所提检验方法的有效性，而基于美国波士顿房屋价格数据的实证分析验证了检验方法的应用效果。
[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]
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]
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]
李泽华 吴小腊
文章讨论部分变系数模型在线性约束条件r=Rβ下的参数估计问题,给出了参数部分β的相合估计βRls和非参数部分α(u)的估计(u),得到了估计的渐近性质。
[期刊] 统计与决策
[作者]
马学俊 史小康
次序响应变量模型主要包括累计Logit模型、相邻分类Logit模型和连续比Logit模型等。文章全面总结了10种次序响应变量模型及其在R中的实现;以住房满意度为例,详细分析了模型的选择和模型的解释。当进行模型比较时,如果多个模型的偏差之差比较小,相应的p值比较大时,或AIC变化不大时,我们往往选择简单模型。因为简单模型参数比较少,损失的自由度也比较少,模型较精简。
[期刊] 统计与决策
[作者]
韩锋
文章通过引入缺失指示变量,并对影响函数进行加权,给出协变量存在缺失情况下倾向评分的估计方法。类比Montes-Rojas(2009)推导平均处理效应估计量渐近方差公式的方法,导出协变量存在缺失情况下,平均处理效应及其渐近方差的估计。借助模拟研究验证了倾向评分及平均处理效应渐近方差估计的正确性,与传统方法相比,该方法得到的估计量的Bias和MSE都小于传统方法。
[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
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