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[期刊] 统计与决策
[作者]
张秀伟 张香云
文章依据贝叶斯原理,基于MCMC方法推导了缺失数据下混合模型的参数估计迭代公式.以8个杉木固定样地观测资料数据建立混合模型,通过计算机模拟,得到了缺失30%时参数的估计结果,并与线性模型下三种方法的估计结果做了比较分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张香云 宋红凤
文章运用Gibbs抽样方法,推导了正态混合模型参数估计的迭代公式,并且进行了计算机模拟,得到了较好的效果。
关键词：
Gibbs抽样 混合模型 参数估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
张香云
文章针对林学研究中缺失数据下的线性模型,依据贝叶斯原理,推导出了基于MCMC方法参数估计的迭代公式。并以8个杉木固定样地观测资料的真实数据建立模型,通过s-plus软件编程,进行计算机模拟和有关的数据分析,得到了不同缺失率下参数的估计结果。
关键词：
缺失数据 MCMC方法 参数估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋红凤 汤杨冰 徐登可
文章在响应变量随机缺失下研究非线性均值方差模型的参数估计问题。基于回归插补和随机回归插补两种缺失插补方法以及结合Gauss-Newton迭代计算算法给出该模型中未知参数的极大似然估计。并通过对两个随机模拟例子实际例子的研究分析,结果都表明了所提出的模型与统计方法具有可行性和实用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋红凤 汤杨冰 徐登可
文章在响应变量随机缺失下研究非线性均值方差模型的参数估计问题。基于回归插补和随机回归插补两种缺失插补方法以及结合Gauss-Newton迭代计算算法给出该模型中未知参数的极大似然估计。并通过对两个随机模拟例子实际例子的研究分析,结果都表明了所提出的模型与统计方法具有可行性和实用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵志文 高敏
随机系数自回归模型能够较好地描述模型系数随时间变化的特性,因此得到了广泛应用。文章讨论具有缺失数据的随机系数自回归模型的参数估计问题,在缺失数据情形下给出了四种模型参数估计方法:无数据填充条件最小二乘法、均值填充法、条件均值填充法以及桥填充法。最后,通过随机模拟说明了上述估计方法的精确性,并给出了应用实例。
[期刊] 统计与决策
[作者]
丁先文 陈建东 朱小芹
文章研究了响应变量随机缺失下分位数回归模型的参数估计问题。首先基于观测数据得到了响应变量的条件分位数估计;其次在响应变量随机缺失的假定下,对缺失数据进行多重插补;最后,基于插补后的数据集对模型进行参数估计。该方法在数据缺失率较大或协变量维数较大时,参数估计结果依然有效。通过随机模拟说明了该方法的优越性。
关键词：
分位数回归 响应变量缺失 多重插补 有效
[期刊] 统计与决策
[作者]
王怡 周力
在数据仓库中,传统的缺失值处理方法均存在一定程度缺陷。文章主要论述将统计中的Gibbs抽样仿真概念应用到数据仓库中的缺失值处理中,在满足原有数据条件分布充足的条件下,能够解决传统数据仓库缺失值处理工作量大、数据偏置等问题,并且该方法能够使用excel完成仿真过程,简单易行,可操作性强,能够更为直接和有效的解决现实中的数据仓库中缺失值处理问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张言彩
吉布斯(Gibbs)抽样可以在给定协方差数据和参数的先验分布条件下获得结构方程参数的后验分布样本。参数的点估计、区间估计和标准误就可以用这些样本数据计算。然而,在小样本的情况下,不考虑样本规模和似然面形状时,吉布斯抽样能得到较为正确的后验分布。当参数的先验分布充分,它的后验估计值可以被用于对不可识别结构方程模型的参数进行贝叶斯推断。
关键词：
贝叶斯推断 吉布斯抽样 结构方程
[期刊] 统计与决策
[作者]
窦剑军 王媛 张辉国 胡锡健
文章应用Gibbs抽样方法对空间滞后随机前沿模型参数进行Bayesian推断,得到模型参数的后验条件分布。应用Gibbs抽样方法对模型参数的后验均值进行了推断,该方法避免了对复杂表达式的高维积分计算。通过蒙特卡罗模拟显示在最小后验均方误差准则下得到的参数估计值十分逼近真值。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
范金宇 熊健
近年来,ARMA、GARCH模型的研究一直是金融统计方向研究的热点。但是少有人研究ARFIMA-GARCH模型。因此本文提出ARFuNA(p,d,q)-GARcH(r,s)模型,该模型对r=O,s=O时退化为ARMA类模型,对p=O,q=O,d=O时就退化为GARCH模型,它囊括了时间序列的各种情形的。由于理论和实证表明对各种ARMA、GARCH类模型基于常用分布的似然函数得到的模型估计精度不高,故本文提出了基于贝叶斯方估计的MCMC方法来估计模型参数。这样就充分利用了样本信息和模型参数先验信息,因而具有更小的方差,能得到更精确的估计结果。最后本文以上证综合指数五分钟数据来进行仿真分析,建立了...
[期刊] 统计研究
[作者]
毕画 伍业锋
在超总体模型中,一般用于构建模型的辅助变量多为连续型变量,对混合类型辅助变量的模型研究较少。为了同时利用与研究变量相关的连续型和离散型辅助变量的信息,本文提出在模型校准的框架下,利用非参数核回归方法,得到混合类型辅助变量下的模型校准估计量。研究证明,该估计量是渐进设计无偏、设计一致和渐进正态的,并给出了估计量的方差和方差的估计量。数值模拟的结果显示,本文在总体回归函数为线性和非线性的情况下,估计效果均有所提高。此外,通过CLHLS数据的验证也表明该估计量的效果优于仅利用连续型辅助变量的估计量。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘鑫 王维国 薛景 李飒
考虑到面板数据的选择性偏误、不响应、样本流失及轮换面板数据的高成本，在实际应用中，根据研究的需要和两种样本各自的特征，有时将两种样本结合使用，从而得到普通面板数据和轮换面板数据的混合样本。文章提出了混合样本下双因素误差面板回归模型的迭代极大似然估计方法，得到了未知参数的迭代公式。使用蒙特卡罗模拟方法分析了面板数据和混合样本下参数估计的平均绝对偏差和均方误差，结果显示：与面板数据下的极大似然估计量相比，混合样本下迭代极大似然估计方法整体上降低了估计量的平均绝对偏差和均方误差，优于面板数据下的极大似然估计量。
关键词：
混合样本 迭代极大似然估计 双因素误差
[期刊] 统计与决策
[作者]
王小英 李迎华 杨雪梅
混合t-分布模型是分析重尾数据的重要建模工具之一,不易受离群点、异常值点的影响,比混合高斯分布模型具有更好的稳健性。文章研究了两总体一元混合t-分布模型,基于EM算法给出了该模型参数极大似然估计的迭代步骤,并采用k-means方法进行算法初始化,然后分别在三类模拟数据下对比验证了该模型的有效性以及在拟合重尾数据上的优势。
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