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[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] 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]
余纯 翁诗雨
在有限回归混合模型的应用中,用于变量选择的惩罚似然方法在统计学中发挥了重要作用。然而,普通的惩罚似然方法对离群值很敏感。文章提出了一种稳健的惩罚似然方法,可同时进行离群值检测和变量选择。并提出一种数据自适应的选择调谐参数程序和EM算法用以稳定、有效的计算。通过在模拟分析中与普通的惩罚似然方法做比较,表明了本文提出的新方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
彭小智 马凌
与普通最小二乘法相比,线性模型参数的极大似然估计,在一般的条件下也具有很好的性质;而实际中,在进行统计推断之前,我们往往对参数的信息有一定把握。文章将利用参数的先验信息即先验分布,构造了线性模型参数的后验极大似然估计,并在两种先验分布的情形,给出了具体的结果。
关键词：
线性回归模型 先验分布 后验极大似然估计
[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]
刘彭 张超 柳平增
作为一种非参数统计方法,经验似然比在统计推断中有广泛的应用。在半参数变系数部分线性模型中,对于参数部分和非参数部分的经验似然都有了研究,文章针对协变量有测量误差的变系数部分线性模型,提出了非参数部分的经验似然,并用对数似然法构造了非参数部分的置信区间,证明了估计的经验似然比服从渐近卡方分布。另外,考虑了参数变量的单个分量的部分剖面经验似然比,类似地得到同样的结论。
关键词：
测量误差 非参数 经验似然 渐近卡方分布
[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。
关键词：
自变量 选择 逐步回归
[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。
关键词：
大样本 数据降维 子抽样算法 变量选择
[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。
关键词：
线性回归 重复观测 方差分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
李凯 张丽君
利用经验似然方法,对二阶部分线性自回归时间序列模型的未知参数和非参数函数进行估计,在一定的条件下证明了参数估计的渐近正态性和未知非参数函数的相合性。
关键词：
经验似然 渐近正态性 部分线性 自回归
[期刊] 统计与决策
[作者]
伊晟 任献花
文章提出了含内生性时间不变效应变量的残差自回归误差分量模型,并推导了模型参数的两阶段最小二乘估计方法。为验证参数估计方法的正确性,应用蒙特卡洛模拟法,将模型与固定效应模型和随机效应模型进行了对比。通过均方根误差这一指标发现,本文提出的参数估计方法可以较好地对该类面板数据模型的参数作出精确估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄彬 王宇 郑新民
文章研究了部分协变量不能直接观测但有辅助变量可用时,半参数单调回归模型的统计估计问题。利用辅助变量信息校正带有误差协变量模型,给出了模型中未知参数的profile最小二乘估计和非参数函数的单调最小二乘估计。并在一定条件下证明了所得估计的渐近性质,通过数值模拟实验进一步说明了估计方法的有限样本性质。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王秀丽 张淑霞
文章考虑协变量缺失下非线性分位数回归中参数部分的经验似然统计推断,提出了加权修正的估计方程,并给出了当缺失机制已知和未知时极大经验似然估计的渐近分布,得到了著名的Horvitz-Thompson现象。
[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。
关键词：
稀疏性 l1极小化 二次规划 GPSR
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