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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
胡亚南 王春雨 田茂再
纵向数据和生存时间数据联合建模能减少由单独建模所引起的偏差,本文研究了基于纵向数据和生存时间联合建模的变量选择问题。对于生存时间数据,把生存时间做离散化处理,引入离散风险函数的Probit模型;对于纵向数据,利用线性混合效应模型建模。采用共享随机效应的方法对纵向数据和生存时间进行联合建模,通过利用多元高斯隐截断分布,构造出联合模型的精确似然。然后对似然函数加惩罚,重新构造目标函数,得到回归系数的稀疏估计量。理论证明以及数值模拟研究展示了稀疏估计量的良好性质。
关键词：
纵向数据 生存数据 变量选择 联合建模
[期刊] 统计研究
[作者]
胡亚南 田茂再
零膨胀计数数据破坏了泊松分布的方差-均值关系,可由取值服从泊松分布的数据和取值为零(退化分布)的数据各占一定比例所构成的混合分布所解释。本文基于自适应弹性网技术,研究了零膨胀计数数据的联合建模及变量选择问题。对于零膨胀泊松分布,引入潜变量,构造出零膨胀泊松模型的完全似然,由零膨胀部分和泊松部分两项组成。考虑到协变量可能存在共线性和稀疏性,通过对似然函数加自适应弹性网惩罚得到目标函数,然后利用EM算法得到回归系数的稀疏估计量,并用贝叶斯信息准则BIC来确定最优调节参数。本文也给出了估计量的大样本性质的理论证明和模拟研究,最后把所提出的方法应用到实际问题中。
关键词：
零膨胀泊松模型 变量选择 联合建模
[期刊] 统计与决策
[作者]
高仙立 姜玉英
文章研究了纵向数据半参数Logistic回归模型的估计问题,给出了模型中未知参数和未知函数的估计方法,探讨了参数部分的变量选择问题,并对不同的变量选择方法进行比较分析。从模拟结果可以看到,文中给出的方法具有很好的估计效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
许晓丽 赵明涛
文章基于纵向数据研究可加偏线性测量误差模型的模型选择，提出了一种用于模型估计和选择的惩罚二次推断函数方法。利用该方法得到的非零参数的估计是相合的、渐近正态的，可加函数的估计具有最优收敛速度。数值模拟结果显示，在有限样本情况下，该方法要优于基于LASSO惩罚函数的惩罚二次推断函数方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张永霞 田茂再
文章对于具有相依性的计数-连续型数据的联合建模进行研究，并将其应用于澳大利亚的某车险数据进行实证分析，对计数型数据建立泊松模型，对连续型数据建立广义Log-Moyal分布，并引入二元随机效应以体现计数型数据和连续型数据之间的相依性，其中随机效应的分布密度函数主要参考广义拉盖尔展开式提出新的密度函数，其简单便于理解应用。通过实证分析发现所提方法比现有文献中的方法更优。
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡亚南 张陶陶 田茂再
由于多重响应变量之间可能存在相关性,文章考虑对二值型响应变量和连续型响应变量进行联合建模。利用probit模型,对二值响应引入了具有正态分布的潜变量,从而对多重响应建立线性回归模型,能得到二值变量和连续变量的联合分布。然后考虑回归系数会存在稀疏性,通过对似然函数加惩罚,从而对二重响应的回归系数和协方差矩阵的逆矩阵进行估计,达到参数估计和变量选择的目标。文中目标函数基于l_1惩罚。数值模拟和实证分析展示了所提出方法的良好性质。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李佳 陈丽芳 杨宜平
文章考虑纵向数据下工具变量线性回归模型,将二次推断函数方法引入工具变量线性回归模型.提出了基于工具变量的二次推断函数的估计方法,证明了所提出估计的渐近性质。
关键词：
纵向数据 工具变量 估计方程 二次推断
[期刊] 统计与决策
[作者]
袁进义 杨宜平
文章考虑纵向数据下工具变量线性回归模型,基于工具变量和二次推断函数方法,提出了回归参数的经验对数似然比统计量。在一些正则条件下,证明了所提出的经验对数似然比统计量渐近于标准卡方分布,由此构造兴趣参数的置信域。
[期刊] 统计与决策
[作者]
毛新娜,王红
[期刊] 调研世界
[作者]
姜天英 夏利宇
文章基于1989年、2000年、2011年中国健康与营养调查(CHNS)微观数据进行截面数据联合建模,在就业视角下研究社会地位代际流动随时间的变动趋势。截面数据联合建模能够同时处理混合类型因变量,是微观数据环境下对纵向数据联合建模的调整。模拟研究表明,与独立建模相比,联合建模不仅考虑了模型间的内在关联,而且具有更加准确和稳定的参数估计。实证结果显示,1989年至2011年在子辈社会地位获得过程中,先赋因素的影响减小,后致因素的影响显著提升,各类隐性因素的影响范围扩大,社会整体流动性不断增强。对于先赋因素处于劣势条件的子辈,接受高等教育是其获得高社会地位的最佳途径。
[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] 数理统计与管理
[作者]
王明辉 尹居良
本文主要研究纵向数据部分线性模型的参数和未知回归函数的估计问题。具体来说,首先利用分位数回归方法,得到参数向量的分位数估计。在此基础上,运用概率权函数方法,给出未知回归函数的非参数估计。在一定的正则条件下,论文进一步证明了参数估计量的渐近正态性,也得到了回归函数估计的收敛速度。最后通过模拟研究与实际数据分析验证了方法的有效性和可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
田萍 马国锋
本文首先讨论了纵向数据部分线性模型:yij=x'ijβ+g(tij)+eij的可行广义最小二乘估计方法及其估计的渐近性质,然后通过统计模拟研究表明我们的估计方法在有限样本情形也有良好的效果。由该方法获得的估计量具有显示解,计算简便,便于实际应用。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
王力宾 张文专
在经济学当中,经常见到结合时间序列和横截面两者的数据(即纵向数据)。纵向数据模型常涉及到随机效应,所以对它的统计分析比一般的固定效应模型要复杂得多,常用的方法或者计算烦琐,需分两少估计,或者在多数情况下不收敛,这极大地限制了对纵向数据的开发利用。本文介绍一类纵向数据模型参数估计的EM算法,这种算法能一次性的估计模型中的所有参数,而且在多数情况下是收敛的。
关键词：
纵向数据模型 EM算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭望 杨孝光 周鹏飞 李运明
超高维纵向数据的特征筛选是超高维特征筛选的难点之一，其难点是在保证边际筛选快速的前提下估计工作相关系数矩阵。文章在部分线性模型的假定下，考虑到纵向数据组间独立、组内相关的特点，采用样本协方差去估计未知的工作协方差矩阵，提出了剖面有协方差阵的确定独立筛选（PMSIS）方法，并在一定正则条件下，证明了该方法具有确定筛选性质。通过蒙特卡洛数值模拟与肠道菌群实例数据验证了该方法的有限样本性质，结果表明,新提出的PMSIS方法能有效筛选弱相关的协变量。
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