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[期刊] 统计与决策  [作者] 王新军  朱永忠  李佳蓓  
在高维数据回归问题中,由于数据中往往存在异常值,特别地在一些领域内会出现数据波动异常激烈甚至呈现出厚尾的特性,所以对于这类问题,传统的最小二乘估计很难处理。文章对上述的问题,改进现有的Bayesian Lasso方法,在Bayesian Lasso的Gibbs抽样过程中引入两组潜变量,来模拟模型的随机误差,通过Gibbs抽样以及边缘极大似然法得出参数及潜变量有效的后验分布,提出了一种稳健有效的处理异常值的方法。通过数据仿真以及实例分析,与现有的方法进行比较,结果表明此方法能很好地处理数据中出现异常值以及呈
[期刊] 中国科学技术大学学报  [作者] 孙栓柱  宋蓓  李春岩  王皓  
[期刊] 统计研究  [作者] 陶长琪  徐玉婷  
分位数回归的贝叶斯推断目前几乎都建立在非对称拉普拉斯分布(ALD)之上。ALD中尾且缺乏控制尾部参数的弊端使得其在实际数据出现尖峰厚尾以及偏斜分布时不能灵活地反映数据特征,导致贝叶斯分位数估计出现偏差。为克服这一缺陷,本文采用具有左右尾参数的非对称指数幂(AEP)分布和基于Gibbs的自适应Metropolis–Hastings抽样方法,对经典贝叶斯分位数回归方法进行了扩展与改进,形成了基于AEP分布的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法,并将该方法首次应用于面板数据中。同时,为检验AEP方法的有效性,本文将该方法与基于偏指数幂(SEP)分布和基于ALD分布的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法进行了模拟比较。结果显示,AEP方法比SEP和ALD方法更不易受极端值的影响,性能更稳定。并且,在不同扰动项分布假设和不同分位数水平下,该方法具有更高精度的变量筛选功能。最后,选取36家我国零售类上市公司为实证研究对象,运用AEP方法对其股票收益率影响因素进行筛选和回归估计,进一步验证了该方法在实际问题中进行变量选择和参数估计的能力。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 李翰芳  罗幼喜  田茂再  
本文讨论了含有随机效应的面板数据模型,通过引入条件Laplace先验,构造了一种新的贝叶斯Lasso分位回归法。与一般贝叶斯分位回归法不同,该方法能够更大程度地将模型中非重要的解释变量系数压缩至0,从而在估计系数的同时也起到变量选择的作用。利用积分恒等式,本文构造了一种易于实施的参数估计切片Gibbs抽样算法。模拟结果显示,模型含有较多变量时,新方法排除"噪声"变量的能力明显高于现有文献中的其他方法。本文最后对我国各地区多个宏观经济指标的面板数据进行建模分析,演示了新方法估计参数与挑选变量的能力。
[期刊] 统计与决策  [作者] 赖学方  贺兴时  贺琳  
在贝叶斯Lasso分位数回归中,样本似然函数的计算和后验分布的抽样通常难以处理。针对这一问题,文章采用一种基于线性插值的似然函数计算方法,并结合拉普拉斯先验分布,设计出一种新的对后验分布进行抽样的算法。数值模拟结果表明了该方法具有较好的适应性和参数估计准确性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 赖学方  贺兴时  贺琳  
在贝叶斯Lasso分位数回归中,样本似然函数的计算和后验分布的抽样通常难以处理。针对这一问题,文章采用一种基于线性插值的似然函数计算方法,并结合拉普拉斯先验分布,设计出一种新的对后验分布进行抽样的算法。数值模拟结果表明了该方法具有较好的适应性和参数估计准确性。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 杨滟  孙建军  
科学数据的保管和重用能够推动进一步的科学研究和新的科学发展,然而长期以来许多机构和个人在很大程度上忽略了对科学数据,特别是科学长尾数据的保管和利用。文章围绕没有被有效索引和存储,容易被各类人员忽视的科学长尾数据展开讨论。从长尾经济学的概念出发描述了这类数据在科学发展中的关键作用,分析了这类数据的特征,以及科学长尾数据妥善保管和利用中存在的一些社会和技术壁垒。以数据管护生命周期理论为基础探讨科学长尾数据管护可能的解决方案,论述了科学长尾数据生命周期不同阶段的可能举措。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 杨平  田野  
长尾数据是一种重要的科研资源,由于缺乏关注度与技术支持,它的利用价值被长期忽视。在简要概括其定义、属性以及重要性等的基础上,从壁垒与对策研究、基础架构研究、用户行为研究、图书馆与图书馆员责任能力研究、有机共享研究5个方面梳理长尾数据共享理论研究现状。此外,基于数据生命周期理论归纳促进长尾数据共享的5种常用管理工具,包括DM PTool、DataUp、EZID、Merritt repository、数据出版平台。最后,总结长尾数据共享所面临的社会和技术障碍以及相应的对策建议并提出未来的研究建议。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 赵国喜  王宏伟  
PH分布具有良好的解析性质,重尾数据的PH近似是随机模型分析中的重要课题。混合Erlang分布是一种常见的PH分布,本文利用EM方法给出了重尾数据的混合Erlang分布拟合算法,通过Matlab软件对两类常见重尾数据进行实验,结果令人满意。最后,文章对混合Erlang分布拟合算法的进一步改进做了总结。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 朱慧明  曾惠芳  郝立亚  李素芳  虞克明  
针对非对称厚尾GARCH模型参数的预选分布很难确定的问题。对模型参数空间进行数据扩张,把模型中的厚尾残差分布表示成正态分布和逆伽玛分布的混合分布,然后通过对参数的后验条件分布进行变换获得参数的预选分布,从而利用M-H抽样实现了非对称厚尾GARCH模型的贝叶斯分析。中国原油收益率波动的实证研究发现中国原油收益率的波动具有高峰厚尾性但不存在"杠杆效应",样本内的预测评价发现基于M-H抽样的贝叶斯方法优于极大似然方法,说明了M-H抽样方案设计的有效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 赵海霞  李赟  石洪波  
针对具有复杂结构的高维数据分类问题,文章提出一种基于特征选择和约简的加权朴素贝叶斯算法(WNBC-FSR)。该算法基于距离相关和最大信息系数的方法,从相关性和冗余性两个角度对高维数据进行特征筛选;采用属性和类别变量间的最大信息系数对属性进行加权,构建并训练加权朴素贝叶斯算法。实验结果表明:在几种算法的比较中,无论是从AUC还是F1值来看,WNBC-FSR算法的分类效果均是最优的。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张晓斌  薛巍立  吴术  
股市厚尾现象是金融市场的一个典型特征。文章采用贝叶斯分类的方法,根据价格成分特征间的聚类效果来对厚尾序列的价格成分做分类,并对单一价格成分做统计分析。实证结果表明,股市的厚尾序列可以被分为中枢低、幅度小的平缓型波动与中枢高、幅度大的剧烈型波动两种基本的价格成分。而且对两种价格成分的统计特性分析发现,对股市运动起主导作用的是小概率出现的大波动价格成分。
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)  [作者] 孟利锋  张世英  何信  
SV模型在实际应用中大多都假定以潜在波动为条件的收益的分布是正态的,本文分析并比较了正态SV模型和具有厚尾分布,特别是t分布的SV模型。为了估计SV模型的参数,我们使用了BUGS软件,该软件借助Gibbs取样(一种MCMC方法)方法对模型进行贝叶斯分析。用上海和深圳的股票指数数据对两种SV模型进行了检验,认为厚尾SV模型可以更好地刻画收益的尖峰厚尾以及波动高的持续性。最后提出了使用BUGS软件对SV扩展模型进行估计的展望。
[期刊] 统计与决策  [作者] 侯世旺  朱慧明  
在应用控制图实施质量控制的过程中,及时、准确地识别出控制图异常模式,对于引发过程异常的原因诊断以及消除意义重大。传统的识别方法需要预先获知模式的特征信息或大量的特定模式数据,制约了方法的应用。文章以绘制控制图的样本统计数据为基础,逐点计算各种模式参数的极大似然估计量,应用贝叶斯规则推算各模式出现的信度大小,并依据每个采样时点模式决策统计量的取值,对控制图模式做出判断。数值仿真实验验证了本文所提方案对于基本控制图模式在识别率与灵敏度方面的有效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 侯世旺  朱慧明  
在应用控制图实施质量控制的过程中,及时、准确地识别出控制图异常模式,对于引发过程异常的原因诊断以及消除意义重大。传统的识别方法需要预先获知模式的特征信息或大量的特定模式数据,制约了方法的应用。文章以绘制控制图的样本统计数据为基础,逐点计算各种模式参数的极大似然估计量,应用贝叶斯规则推算各模式出现的信度大小,并依据每个采样时点模式决策统计量的取值,对控制图模式做出判断。数值仿真实验验证了本文所提方案对于基本控制图模式在识别率与灵敏度方面的有效性。
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