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作者: 王(41473); 张(34801); 李(34610); 刘(32837); 陈(22059); 杨(16634); 晓(15756); 赵(13755); 周(13265); 华(12006); 吴(11941); 文(11662); 伟(10851); 林(10848); 明(10670); 孙(10420); 志(10408); 丽(10080); 徐(10056); 黄(9872); 军(8394); 玉(8339); 平(8331); 朱(7986); 胡(7820); 郭(7808); 建(7486); 红(7419); 春(6874); 艳(6858)

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基于最佳线性无偏估计的模型权数的小域估计

[期刊] 统计与决策 [作者] 吕萍朱钰

文章介绍了一种基于EBLUP的模型权数的小域估计方法。这种估计方法一方面使小域的目标估计量是加权线性组合,从而使估计过程以及均方误的估计更加简单;另一方面得到的估计量不依赖于模型的假定,是一种稳健的估计量。文章还通过一个简单的模拟案例说明了这种估计量的稳健的性质,说明这种估计方法是一种非常符合实际调查情况的小域估计方法。

关键词：小域估计稳健估计量 EBLUP的模型权数线性混合模型

线性模型参数的几乎无偏两参数估计

[期刊] 统计与决策 [作者] 常新锋晋守博

文章提出了线性模型参数的几乎无偏两参数估计,并在均方误差矩阵准则下,给出了几乎无偏两参数估计优于最小二乘估计、几乎无偏岭估计和几乎无偏Liu估计的充分条件。

关键词：均方误差矩阵准则几乎无偏估计两参数估计

线性GMDH参数模型的无偏估计研究

[期刊] 统计研究 [作者] 鲁茂贺昌政李慧

多元线性回归分析中,参数无偏性是参数估计方法的一个重要指标。本文对线性GMDH参数模型建立多元线性模型进行了研究,得到以下结论:一、在满足经典线性回归模型的假设条件下,其参数估计量具有无偏的性质;二、在满足其他假设条件下,可以在样本量少于待估参数的情况下建模,估计的参数也是无偏的;三、用参数GMDH方法建模时,它对完全多重共线性是免疫的。

关键词：线性GMDH参数模型参数估计线性无偏估计量

基于分层贝叶斯广义线性模型的小域估计方法研究

[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

线性模型的一种新的几乎无偏两参数估计

[期刊] 统计与决策 [作者] 左卫兵胡梅

文章针对线性模型中设计阵存在复共线性,提出了参数估计的一种新的几乎无偏两参数估计,在均方误差矩阵准则下,给出了新估计优于最小二乘估计、几乎无偏岭估计、几乎无偏Liu估计等估计的充分条件。通过数值模拟验证了相关理论结果。

关键词：线性模型复共线性均方误差矩阵两参数估计几乎无偏两参数估计

线性模型参数的最优估计——基于对最小P乘估计的研究

[期刊] 数量经济技术经济研究 [作者] 叶宗裕

本文通过随机模拟计算研究了线性回归模型参数的LP估计量的一些特性,当误差项服从不同的分布时,在LP估计量中寻找最优或接近最优的估计。

关键词：模拟计算 LP估计粗尾分布最优估计

混合系数线性模型的一类有偏估计

[期刊] 统计与决策 [作者] 蔡择林江秉华

文章研究了连续测量数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题。利用压缩估计方法给出了该模型的一类有偏估计,在一定条件下证明了这类估计分别优于最小二乘估计以及岭估计。

关键词：混合系数线性模型岭估计 t-K估计均方误差

OLS估计量:最优线性无偏估计的求证与推广

[期刊] 统计与决策 [作者] 陈军

关键词：线性无偏估计 OLS估计回归系数一元回归模型最小二乘估计有偏估计一元线性回归回归参数无偏性异方差性

一种基于随机约束线性模型的参数有偏估计

[期刊] 统计与决策 [作者] 刘朝林荣腾中赵菲周利锋

文章讨论了随机约束线性模型的参数估计问题,提出了一种新的几乎无偏加权混合岭估计方法。证明了在二次偏差准则下新估计优于加权混合岭估计,并分析了在均方误差矩阵准则下所提出的有偏估计优于加权混合岭估计的充要条件。

关键词：加权混合岭估计几乎无偏加权混合岭估计二次偏差均方误差矩阵

无额外信息的线性测度误差模型识别:两步估计法

[期刊] 统计研究 [作者] 乔坤元

测度误差普遍存在于现实数据中。本文提出了无需额外信息的线性测度误差模型的两步估计法,该方法可以得到一致和渐进正态的估计量。在基本估计量的基础上,本文对两步估计法进行了拓展,得到了更有效和更稳健的估计量,并且将这一估计方法推广到了时间序列数据和面板数据模型中。本文进一步对比两步估计法和工具变量法,发现前者在一定条件下严格优于后者。蒙特卡洛模拟验证了这些估计量在有限样本中的良好性质,并且说明了两步估计法相对于工具变量法的优势。

关键词：测度误差线性模型两步估计法工具变量法

基于模型的小域估计方法及其拓展——由单变量推广到多变量情形

[期刊] 数理统计与管理 [作者] 于力超

小域估计是当今抽样调查领域的研究热点,通过建立小域估计模型,将所有调查区域通过公共的参数连接起来,利用相关区域数据作为辅助信息,解决多层次抽样调查中某些域样本量不足的问题,提高参数的估计精度。本文首先在目标变量是单变量的情形下,研究了域层次模型和单元层次模型的参数估计方法,进而推广到目标变量是多变量的情形,考虑变量之间的相关性,研究了多变量Fay-Herriot模型参数的经验最优线性无偏预测及其均方误差矩阵的性质,最后通过一个实例,验证了参数估计具有良好效果。

关键词：小域估计混合线性模型 Fay-Herriot模型经验最优线性无偏预测

Logistic回归模型的几乎无偏两参数估计

[期刊] 统计与决策 [作者] 常新锋

Logistic回归模型是一种有效的分类数据处理方法,在医学、经济学、生物学、犯罪心理学、工程技术学等领域都有广泛的应用。但当复共线性存在时,极大似然估计具有不稳定性且方差变得很大。为了克服复共线性,文章提出了Logistic回归模型参数的几乎无偏两参数估计,并在均方误差准则下对估计的统计性质进行研究。

关键词： Logistic回归模型复共线性均方误差几乎无偏估计