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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
贺建风 付永超 熊健
当前,构建恰当的小域估计方法是解决我国政府抽样调查中多层次推断问题的关键所在。由于小域的小样本特性,基于频率统计学的小域估计方法推断效果并不理想,而传统基于贝叶斯统计视角的小域估计方法在非连续型变量估计时适应性不强。本文在系统介绍传统贝叶斯小域估计方法的基站上,为了解决离散变量的估计推断问题,将广义线性模型引入到分层贝叶斯方法中,构建了基本的理论机制和分类数据的估计模型。基于此模型,运用全国流动人口动态监测调查2014年广东省内的样本数据进行实例测算,估计出广东省各地级市的流动人口学历分布情况,并将分层贝叶斯广义线性模型的估计结果与传统估计方法进行了对比分析。结果显示,分层贝叶斯广义线性模型在样本量充足的情况下能够准确地估计出目标小域的总体参数,在样本量不足的小域中依然能够给出稳健的估计结果。文章所构建的估计模型不仅可以充分利用先验信息和辅助信息,还适用于对复杂数据进行估计推断,能够为我国政府抽样调查的小域估计实践提供有价值的理论参考。
关键词：
分层贝叶斯 广义线性模型 小域估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
张圆 周兰兰
小域估计(SAE)是小样本抽样调查中的重要议题,该问题下使用经典统计学方法的估计偏差较大。文章基于经验贝叶斯理论的基本思想构建分层贝叶斯模型,以我国肺结核疾病死亡率为例提出了一种小样本条件下有关健康比率数据的小域估计方法,应用MCMC算法对模型中的参数和超参数进行了后验推断。结果表明,与传统方法相比,分层贝叶斯模型同时考虑了不同地区间的同质性与异质性,并可根据样本数量大小对小域估计量进行合理调整,其估计结果更具稳健性。
[期刊] 统计研究
[作者]
刘乐平 潘松权 任晓美
小域估计(Small Area Estimation)是抽样调查领域里一个重要的研究方向,国计民生中的许多重要问题,如关于失业率、残疾率、传染病的发病率和民意测验的抽样调查都需要采用不同的小域估计方法。本文针对小域估计问题,以估计方法发展脉络为主线,以基于分层贝叶斯分析的小域估计为重点,对小域估计问题的理论、方法和最新进展进行简述,并利用澳大利亚残疾、老龄化和护理人员(SDAC2003)抽样调查实际数据,从分层贝叶斯分析角度对西澳大利亚残疾率进行估计,最后对估计结果进行比较和讨论。
关键词：
小域估计 分层贝叶斯分析 残疾率
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
朱丰毅 黎中彦 韩兆洲
传统空间计量模型忽略了空间自回归系数的空间异质性。本文创新性的将空间杜宾模型扩展为部分系数可变的贝叶斯分层空间杜宾模型(BHSDM),并推导了相应的H-M Gibbs混合抽样算法。本文以粤港澳大湾区为例,用大湾区内的城市间专利合作申请数据构造空间权重矩阵并分析了1994-2018年粤港澳大湾区各城市经济增长中是否存在显著的知识溢出效应,以及各城市的空间自回归系数是否有显著的空间异质性。经过实证分析,本文发现(1)知识溢出效应提高了粤港澳大湾区的经济增长速度;(2)专利申请合作给各城市带来不同的边际收益,从整体而言,香港和澳门从合作中获得的边际收益较低,珠三角城市边际收益更高。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
朱丰毅 黎中彦 韩兆洲
传统空间计量模型忽略了空间自回归系数的空间异质性。本文创新性的将空间杜宾模型扩展为部分系数可变的贝叶斯分层空间杜宾模型(BHSDM),并推导了相应的H-M Gibbs混合抽样算法。本文以粤港澳大湾区为例,用大湾区内的城市间专利合作申请数据构造空间权重矩阵并分析了1994-2018年粤港澳大湾区各城市经济增长中是否存在显著的知识溢出效应,以及各城市的空间自回归系数是否有显著的空间异质性。经过实证分析,本文发现(1)知识溢出效应提高了粤港澳大湾区的经济增长速度;(2)专利申请合作给各城市带来不同的边际收益,从整体而言,香港和澳门从合作中获得的边际收益较低,珠三角城市边际收益更高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
钟绍军 童恒庆
文章针对评估过程中建立的凸约束广义线性回归模型,研究了利用EM算法作出的模型参数的极大似然估计(MLE)的收敛性,为该模型的深入研究打下了基础。
关键词：
广义线性回归模型 EM算法 收敛性
[期刊] 保险研究
[作者]
张琳 唐清霞
本文将分层广义线性模型应用于未决赔款准备金的评估中，充分考虑了保险公司同一事故年赔款数据反复观测的纵向特征和不同事故年未观测到的特征所导致的异质性。从实证结果可以看出，分层广义线性模型可以根据先验信息和经验赔款调整先验权重，并得到与贝叶斯广义线性模型精确度和估计值都非常接近的未决赔款准备金评估值，且在突发事件情景下可以得到更稳定的评估值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
闵素芹 李群
文章对基于最大似然估计(ML)和基于约束最大似然估计(REML)的经验贝叶斯方法(EB)进行了比较;指出了经验贝叶斯和完全贝叶斯方法各自存在的问题,并对两种方法进行了比较;给出了关于应用中如何选择推断方法的建议。
[期刊] 统计与决策
[作者]
高艳苹 吕王勇 王玲玲 蔡琳芝
云模型共有三个未知参数:期望、熵、超熵。经典的云参数的估计方法有矩估计法和极大似然估计法,二者都是在将样本均值作为期望的估计值的前提下,分别求得熵和超熵的矩估计和极大似然估计。在期望不是一个未知参数,而是一个随机变量,且分布已知的假设下,应用贝叶斯理论,得到期望的后验分布及其后验估计,并基于期望的后验估计求得熵、超熵的后验矩估计和后验极大似然估计。以均方误差最小为准则,将经典的矩估计、极大似然估计与后验的矩估计、后验极大似然估计比较,得到后验的极大似然估计效果最优的结论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹诗若 苏宇楠 田茂再
文章首先讨论先验分布和后验分布的基本原理和公式;随后介绍多层线性模型中两层模型的一般形式与相关数学原理。在给定数据下,介绍经验贝叶斯分析中的最大似然和限制最大似然估计,以及贝叶斯推断。应用经验贝叶斯和完全贝叶斯来推断分层模型中的参数,阐释各自方法的优劣。最后使用Gibbs算法对水泵衰竭率进行实际数据模拟,与最大似然估计的结果进行对比,模拟结果表明完全贝叶斯推断在小样本中效果更好。
[期刊] 统计研究
[作者]
秦磊 夏传信 施建军
针对具有多个来源的异质性数据,文献中通常提出复杂程度较高的模型用于描述每个数据子总体的特征,而本文着眼于刻画不同数据子总体的共性进而建立一个简单的模型。在参数估计方面,本文借鉴了普通线性模型的Maximin估计思想,提出了适用于广义线性模型的Maximin似然比估计方法及稀疏结构下的惩罚估计。该方法通过最大化所有子总体中似然比统计量的最小值,构建了一个简单而保守的模型,以减少数据来源较多而呈现的复杂性。本文所提方法适用于因变量服从正态分布、两点分布、泊松分布等指数族分布的情形,丰富了前人的研究成果,具有更好的实践意义。模拟分析显示,相比于经典的估计方法,Maximin似然比估计方法不仅能够有效地探寻子总体的共性,而且具有较高的样本外预测精度。本文的方法也适用于政府统计和经济统计中具有异质性的大型数据集。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐燕 陈平雁
文章建立基于偏正态分布的广义自回归条件异方差模型(GARCH-SN)的贝叶斯参数估计方法。通过MCMC抽样中常用的MH算法解决贝叶斯估计中遇到的高维数值计算问题,得到稳定的抽样序列。模拟显示MCMC抽样序列平稳,贝叶斯估计过程中不需要调整MCMC抽样,抽样后得到的均值接近真值,输入集样本量增大得到的估计值偏离真值的程度随之减小。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
刘斌霞 王纯杰
本文研究了失效时间服从广义指数分布,且风险率函数为比例风险模型时,Ⅱ型区间删失数据的贝叶斯估计。假定参数的先验分布为无信息先验,建立贝叶斯层次模型从而得到后验密度函数。通过MH算法得到参数估计值,数值模拟结果验证了所提方法的有效性。最后将所提方法应用到乳腺癌患者和血友病患者这两个实际数据中进行分析。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
范金宇 熊健
近年来,ARMA、GARCH模型的研究一直是金融统计方向研究的热点。但是少有人研究ARFIMA-GARCH模型。因此本文提出ARFuNA(p,d,q)-GARcH(r,s)模型,该模型对r=O,s=O时退化为ARMA类模型,对p=O,q=O,d=O时就退化为GARCH模型,它囊括了时间序列的各种情形的。由于理论和实证表明对各种ARMA、GARCH类模型基于常用分布的似然函数得到的模型估计精度不高,故本文提出了基于贝叶斯方估计的MCMC方法来估计模型参数。这样就充分利用了样本信息和模型参数先验信息,因而具有更小的方差,能得到更精确的估计结果。最后本文以上证综合指数五分钟数据来进行仿真分析,建立了...
[期刊] 统计与决策
[作者]
李凡群 杨桂元
文章针对高维图模型的参数估计与模型恢复问题,提出了压缩贝叶斯估计。通过构造多层贝叶斯模型,对协方差矩阵进行Colesky分解,方便地得到了重新参数化后的新参数的满足条件分布。利用Gibbs抽样,得到参数的贝叶斯估计。通过计算后验包含概率,进行模型选择。随机模拟结果表明,在高斯分布和t分布场合,压缩贝叶斯估计都有较好的稳定的表现。
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