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[期刊] 统计与决策  [作者] 李立亚  郑桃云  
文章引进了l1极小化技术,来选择线性回归模型中的自变量。主要是解决一个加权向量的l1极小化问题,使所求向量尽可能稀疏。通过二次规划构想,进行变换,使之成为求解二次规划的问题,然后用GP-SR(稀疏重建的梯度投影)的方法来求解。通过l1极小化理论和数据的稀疏性的应用,就可以大大的减少自变量的个数,从而减轻了回归的计算量并且能保持回归模型的质量。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘立祥  
文章通过对因变量有显著作用的变量加入回归方程,而排除一些影响不显著的变量,建立一个"最优"的自变量子集。通过对自变量的选择和逐步回归分析进行详尽的介绍,以期为使用该方法提供借鉴。
[期刊] 统计与决策  [作者] 李丽辉  
文章研究了自变量可作重复观测的线性回归模型。对固定自变量X采用重复观测,得到应变量Y的多个观测值,并利用其均值与X构成数对,建立起自变量重复观测的线性回归模型。讨论了这种模型在一元时的情形,实例分析结果表明,该线性回归模型的参数估计值的方差更小,较之传统回归模型更为有效。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张波  黄启风  代鲁燕  沈其君  
文章提出一种可视化图示法,评价logistic回归模型中自变量相对重要性。方法是对变量值排序后进行[0,1]区间的秩比例尺度变换,并作关于相对于中位数的优势比的函数关系图——秩优势比图。秩优势比图有很多实际应用,可作为评价logistic回归模型中自变量相对重要性的可视化工具。
[期刊] 统计与决策  [作者] 吴金美  凌晓冬  李永刚  陈亮  金晗靖  
文章针对基于非线性多结构回归模型的参数估计问题,提出了带权值的最小二乘估计法;讨论并证明了最优加权的存在性和优越性;通过数值仿真分析比较,验证了此方法的精度。
[期刊] 统计研究  [作者] 林飞,曾五一  
This paper presents some new ways to estimate the parameters of the linear model by samples in which independent variables are random.
[期刊] 统计与决策  [作者] 徐礼文  廖丹  
文章考虑了大样本下线性回归中同时进行快速估计和变量选择的问题,即针对一个存在稀疏解的大样本线性模型,根据重要性抽样分布从全数据集抽取少量子样本,对该子样本进行自适应Lasso估计。通过随机模拟研究,将该算法分别应用在几种不同的数据集中,并从模型预测精度和可解释性两个方面比较了四种子抽样方法在该算法下的表现。模拟结果表明,所提出的算法具有良好表现,在计算开销上也具有一定优势。
[期刊] 统计与决策  [作者] 丁勤祥  陶志富  葛璐璐  赵勤  
为提高区间值时间序列的预测精度,文章提出了基于L1范数的IOWGA算子的区间组合预测模型。把区间中心和区间半径作为出发点,在IOWGA算子的基础上,将L1范数与区间组合预测模型相结合,避免了预测误差"放大"或"缩小"的效应和可能出现的区间数的左端点大于右端点的情况,并且克服了各单项预测方法取固定权系数的缺陷。并通过实例分析对比,考虑了中心和半径非等权时的情况,结果表明:该模型可以显著提高预测的精度。
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 孟丽丽  迟道才  崔屾  李帅莹  于淼  
建立了一种回归系数为对称三角模糊数的α-加权模糊线性回归模型,以辽宁省锦州市为例,把该地区1957~1996年参考作物需水量作为历史样本,运用模型预测1997~2006年的参考作物需水量。与传统线性回归和模糊线性回归预测进行比较,结果表明:该模型能够实现历史数据"重近轻远"的预测效果,进一步提高预测精度,减小预测误差,为制定科学的节水灌溉制度和地区节水灌溉规划提供重要的科学依据。
[期刊] 统计与决策  [作者] 关静  陈永沛  
文章介绍了线性回归变量误差模型参数估计的两种方法——工具变量法和校正似然法,然后通过数值模拟的方式对这两种方法的估计结果进行比较,说明这两种方法在不同假定下估计的优劣,最后通过实例计算来进行验证,并得到一些有用的结论。
[期刊] 统计与决策  [作者] 关静  陈永沛  
文章介绍了线性回归变量误差模型参数估计的两种方法——工具变量法和校正似然法,然后通过数值模拟的方式对这两种方法的估计结果进行比较,说明这两种方法在不同假定下估计的优劣,最后通过实例计算来进行验证,并得到一些有用的结论。
[期刊] 经济经纬  [作者] 李祥妹  杜渐  沈建芬  
笔者以南京、镇江、扬州(宁镇扬)地区为研究对象,基于地理加权回归模型探讨区域经济发展空间及产业特征。结果表明:(1)与传统OLS参数估计相比,地理加权回归模型因有效显示空间发展非稳定性而更有利于表征空间作用微观机理;(2)宁镇扬三市之间经济发展存在空间同构性及异质性,但区域间互动性差,"辐射遗漏"现象明显;(3)从产业结构特征看,区域产业结构相似系数不断上升,趋同性明显,然而,由于区域同城化发展水平低,重复建设、资源浪费及恶性竞争现象严重。未来产业发展应进一步破除行政壁垒,整合区域资源、提升区域综合实力,加强产业合作、促进产业集聚、推动错位发展,最终实现区域同城化。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 王周伟  陶志鹏  张元庆  
变量选择直接决定着空间计量经济模型的有效程度与实证研究结果。为有效解决空间自回归模型(即SAR模型)的变量选择问题,本文利用Kullback-Laible信息量最大化,把AIC准则运用到SAR模型构建,推导出Spatial AIC统计量,提出Spatial AIC准则。然后利用统计理论证明Spatial AIC准则选择SAR模型变量的渐近最优性;利用蒙特卡洛模拟方法,比较Spatial AIC准则、经典AIC准则和Lasso方法用于SAR模型变量选择的有限大样本性质;利用空间相关的沪深300成分股股票收益率数据,采用Spatial AIC准则和Lasso方法,分别构建股票收益率财务因素的空间自相关模型,实证比较其相对有效性。三种结果均表明Spatial AIC准则能够更好地解决SAR模型变量选择问题。
[期刊] 统计与决策  [作者] 白永昕   钱曼玲   田茂再  
在超高维数据中,一方面,协变量的维数可能远远大于样本量,甚至随着样本量以指数级的速度增长;另一方面,超高维数据通常是异质的,协变量对条件分布中心的影响可能与他们对尾部的影响大不相同,甚至会出现重尾以及异常点的复杂情况。文章在协变量维度发散且为超高维的情况下研究了部分线性可加分位数回归模型的变量选择和稳健估计问题。首先,为了实现模型的稀疏性和非参数光滑性,引入了一种非凸Atan双惩罚,并采用分位迭代坐标下降算法来解决所提方法的优化问题。在选择适当正则化参数的情况下,证明了所提双惩罚估计量的理论性质。其次,通过模拟研究对所提方法的性能进行验证。模拟结果表明,所提方法比其他惩罚方法具有更好的表现,尤其是在数据存在重尾的情况下。最后,通过基于癌症筛查病人血液样本数据的实证来验证所提方法的实用性。
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