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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
颜海波 郑林娟 黄楚滢
局部多项式回归估计是常用的非参数回归估计方法之一,而要完成局部多项式估计,多项式的阶数及带宽的选择是必不可少的。但现阶段研究者大多关注的是带宽选择方面的研究,而对于同时选择多项式的阶数及核函数带宽方面的研究则相对较少。针对这一问题,在现有研究基础上,本文提出基于局部稳健权重多项式估计的贝叶斯带宽调节因子和阶数选择方法,此方法采用随机游动Metropolis算法估计复杂带宽调节因子的后验概率密度,再结合交叉验证法则,达到选择带宽调节因子的同时估计出多项式最优阶数的目的。本文通过二维及三维模型进行数值模拟及运用实际期权数据进行实证分析,并与传统的交叉验证进行对比,证实本文所提方法的优越性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
韩忠成 林金官 汪红霞
在多元非参数模型中带宽和阶的选择对局部多项式估计量的表现十分重要。本文基于交叉验证准则提出一个自适应贝叶斯带宽选择方法。在给定的误差密度函数下,该方法可推导出对应的似然函数,并构造带宽参数的后验密度函数。随后,通过带宽的后验期望可同时获得阶和带宽的估计。数值模拟的结果表明,该方法不仅比大拇指准则方法精确,且比交叉验证方法耗时更少。与此同时,与Nadaraya-Watson估计相比,所提带宽选择方法对多元非参数模型的适应性要更好。最后,本文通过一组实际数据说明有限样本下所提贝叶斯带宽选择的表现很好。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
任晓蕾 汪建均 丁春风 翟翠红
在复杂产品或先进制造过程中往往存在各种影响产品质量设计的不确定性因素，会对模型精度和分析结果产生不利影响。因此，针对模型不确定的非正态响应稳健参数设计问题提出了一种新的广义线性模型的贝叶斯模型平均方法来解决非正态响应的模型不确定问题。首先，在贝叶斯广义线性模型的框架下纳入变量指示器和模型指示器，利用因子效应原则识别显著效应；其次，通过贝叶斯抽样技术计算变量指示器和模型指示器的后验概率以确定模型权重与模型结构，并利用模拟程序获得模拟响应值；然后，基于模拟响应值构建质量损失函数确定优化方案寻找最优解。最后，通过实际微纳钻孔和3D打印案例证明了该方法的有效性。结果表明，在解决非正态响应下的模型不确定的稳健参数设计中，所提方法与现有方法相比质量损失更低且更加合理稳健。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴世朋 张辉国 胡锡健
文章在简要介绍地理加权回归(GWR)模型的基础上,推导地理加权回归模型的贝叶斯估计方法(BGWR),并分析该估计方法的稳健性。通过模拟实验研究贝叶斯地理加权回归在数据包含各种异常值情况下的稳健性,结果显示:贝叶斯地理加权回归比地理加权回归具有更好的稳健性。虽然贝叶斯地理加权回归模型计算时间略多一些,但是在空间数据集可能包含异常值的情况下,贝叶斯地理加权回归模型更为可靠和有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨丰凯 袁海静
与正态回归相比,学生t回归模型是一种对异常值较稳健的回归模型,通常用Gibbs抽样算法估计参数。而Gibbs抽样是一种迭代算法,所得样本不是独立样本,统计推断之前需判断其收敛性。文章探讨了一种基于逆贝叶斯公式的非迭代抽样算法,该算法利用t分布的正态混合表示,结合EM算法和重要再抽样算法,得到参数的独立同分布的后验样本,该样本可直接用于统计推断,从而避免了Gibbs抽样中的问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨丰凯 袁海静
与正态回归相比,学生t回归模型是一种对异常值较稳健的回归模型,通常用Gibbs抽样算法估计参数。而Gibbs抽样是一种迭代算法,所得样本不是独立样本,统计推断之前需判断其收敛性。文章探讨了一种基于逆贝叶斯公式的非迭代抽样算法,该算法利用t分布的正态混合表示,结合EM算法和重要再抽样算法,得到参数的独立同分布的后验样本,该样本可直接用于统计推断,从而避免了Gibbs抽样中的问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周晓剑 顾翔
稳健参数设计是一种质量改进的重要技术，能够从产品生产的源头上减少和控制波动的产生。双响应曲面法是其常用的方法，主要是利用低阶多项式模型来拟合均值和方差响应，但当样本较复杂（如为非线性或者高维样本）时，低阶多项式模型的拟合性能往往较差，求解优化问题效果不佳。支持向量回归机对非线性数据有良好的拟合潜力，但其性能依赖于参数的合理设置，文章将贝叶斯优化应用于支持向量回归机的参数选择，并将优化后的模型应用于稳健参数设计中响应曲面模型的构建，提出一种基于贝叶斯支持向量回归机的稳健参数设计方法。试验结果表明，所提方法和其他常见优化方法相比，可以获得更精确的响应曲面，可以在实际应用中近似得到可靠的最优因子搭配水平。
关键词：
稳健参数设计 支持向量回归机 贝叶斯优化
[期刊] 统计研究
[作者]
张凌翔
本文讨论了6种信息准则在STAR模型滞后阶数选择中的适应性及稳健性问题。Monte Carlo模拟结果显示,在多数情况下,数据生成过程中的误差项分布并不影响信息准则正确识别模型最大滞后阶数的能力;对于短STAR模型,ACC准则具有较高的正确识别率,并且对不同平滑转移系数及不同门限值具有很好的稳健性;而对于长STAR模型,SC准则及ACC准则具有更高的正确率及良好的稳健性。
关键词：
STAR模型 信息准则 滞后阶数选择
[期刊] 统计与决策
[作者]
孔航
文章基于贝叶斯法对非参数函数进行分位数处理,研究函数在每个分位点的基本特征,构建了一种新的基于贝叶斯法的非参数分位数回归模型,并与传统非参数回归模型进行算例比较。新模型具有以下优点:第一,分位点差异性。该模型有别于传统的非参数模型,可以对每个分位点的差异进行分析。第二,高效性。基于贝叶斯的基本方法对非参数函数进行分位数拓展研究,可以大大提高运算效率。第三,可靠性。Gibbs抽样校准结果较为理想、蒙特卡洛模拟的精度较高。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
方丽婷 钱争鸣
本文采用贝叶斯方法对非参数空间滞后模型进行全面分析,包括参数的估计以及用自由节点样条来拟合未知联系函数。所建议的贝叶斯方法通过逆跳马尔科夫链蒙特卡罗算法来实现。在进行贝叶斯分析时,对样条系数与误差方差选取共轭的正态—逆伽玛先验分布,进而获得其他未知量的边际后验分布。本文设计了一个简单但一般的随机游动Metropolis抽样器,以方便从空间权重因子的条件后验分布中进行抽样,并应用所建议的方法进行数值模拟。
关键词：
贝叶斯估计 截幂样条 逆跳MCMC
[期刊] 统计与决策
[作者]
丁先文 张文 袁红 陈雪平
文章在响应变量随机缺失下,基于分位数回归研究了半参数模型的稳健估计问题。首先基于B样条基函数近似技术,将模型非参数函数的估计问题转化为样条系数向量估计问题;其次,在响应变量随机缺失下,提出了一种新的插补方法,对缺失的响应变量进行多重插补;再次,基于插补后的数据集,构造出新的分位数目标函数,得到模型非参数函数以及参数向量的稳健估计;最后给出了有效算法计算多重插补估计量。通过模拟研究验证了所提方法的有效性和稳健性。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
钱存华 武佳婷
本文首先在贝叶斯网络框架下,建立供应商的评价体系及各项指标的概率分布,借助于AgenaRisk软件完成贝叶斯网络模拟。其优势在于充分考虑供应商的多样可能性,全面地进行供应商风险评估。再结合TOPSIS的模型,依据企业的偏好求得理想供应商。通过组合方法,本文在客观全面评价供应商的同时也能满足企业自身发展要求。最后结合实际的案例,证明模型的可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
许萍 张立军 陈菲菲
针对TOPSIS模型应用于综合评价时存在随意选择无量纲化方法和距离度量参数的问题,运用肯德尔和谐系数分析环境参数(无量纲化方法)以及内部参数(距离度量方法)对TOPSIS评价模型的稳健性的影响。实证分析表明,TOPSIS评价模型对这两种参数敏感,选择合适的度量参数,能够有效提高TOPSIS模型的稳健性和评价结果的准确性。
关键词：
TOPSIS模型 综合评价 稳健性 参数
[期刊] 统计与决策
[作者]
李贤锦 胡锡健 杨玉琴
为了解决AR(1)-MA(0)双重模型的参数估计问题,文章引入一种新的方法即基于MCMC和贝叶斯估计方法,对该模型的参数进行了估计,系统地推导出了模型中各参数的估计值;通过数值模拟,说明用该方法估计此类模型的参数是可行的,且与传统方法相比更易于实现。
[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。
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