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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
周梦雨 田茂再
缺失数据现象在观测数据中是十分常见的问题,而EM算法是针对缺失数据问题中求参数估计的常用方法,将不完全数据转化为完全数据问题来处理,本文针对缺失数据的分层线性模型提出了Guass-Seidel型迭代方法,其主要思想是,迭代产生当前最新值,并运用最新值计算得到下一步最新参数估计值,对分层线性模型中固定效应与随机效应部分的参数估计进行推导,依据判断准则决定迭代过程的收敛,迭代过程结束,本文主要贡献之一在于利用Guass-Seidel型迭代提高算法收敛速度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周涌
三参数皮尔曲线的参数估计无法通过两参数时的OLS法进行,而现有的一些方法不便于计算机自动实现。本文提出的迭代参数估计法可以有效地时三参数皮尔曲线的参数进行估计,而且便于计算机实施。
关键词：
皮尔曲线 参数估计 迭代 x~2拟合检验
[期刊] 统计与决策
[作者]
宁自军,隗斌贤
[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。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
马薇 袁铭
本文提出使用核估计的方法构造平滑转移模型(STR)的非参数模拟最大似然估计(NPSML),给出了NPSML估计量的构造方法、渐近性质以及相应的核函数和窗宽的选择准则,并利用滑动窗宽算法对估计量的构造过程进行了改进。通过Monte Carlo实验证明,该方法是可靠的,并且当误差项存在序列相关时,此种估计量是稳健的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨新平 徐登国
文章从水平2分组的角度出发,对两水平线性模型的极大似然估计进行探讨,给出了两水平线性模型极大似然估计的一阶条件及费希尔得分迭代公式。在水平2的协方差估计负定的情况下,对模型的IGLS估计进行了调整。最后用一个实例阐述估计值的调整方法,并进一步给出相应模型的Bootstap估计,提高了估计的精度。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
甘胜进 王琼瑾
考虑一类多总体线性回归模型,其特点是它们均具有部分相同回归系数.采用各个子总体内样本利用最小二乘方法估计回归参数,然后依据样本容量进行加权估计公共回归系数,最后把公共回归系数回代到各个线性回归模型,利用最小二乘方法估计不同部分系数.理论结果表明,此种方法得到的估计量,不仅是无偏估计,而且方差比用单个子总体样本得到的最小二乘估计要小,蒙特卡罗模拟证实了该估计量良好的性质.
关键词：
多总体 线性模型 最小二乘估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
龚艳冰 戴靓靓 胡娜
文章针对输入自变量和输出因变量是模糊数的模糊线性回归模型,引入模糊数的COWA算子可能性期望。基于COWA算子期望距离测度,提出一种基于决策中偏好最小二乘法的模糊线性回归参数估计方法。并通过员工工作绩效模糊回归的实例,说明方法的有效性和可行性。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
杨继生
基于面板数据的结构VAR模型在宏观经济分析中具有很好的适用性。本文选择了两个具有代表性的估计量——参数估计的GMM估计量和半参数估计的PSS估计量,建立了PSVAR模型的估计程序,并将其推广到非线性PSVAR模型中。仿真实验结果显示,对线性PSVAR模型,当样本规模较小时,GMM估计量总体表现要优于PSS估计量。而当样本较大时,PSS估计量有较好的表现。对非线性PSVAR模型,PSS估计量要明显优于GMM估计量。
[期刊] 统计与决策
[作者]
常金华 童之瑶 叶小青 姚乐
文章基于创新性交互效应面板分位数模型的设定，提出了一种新的迭代算法，蒙特卡洛模拟结果表明，与其他估计方法相比，该迭代算法有更好的有限样本性质，偏误较低且方差较小。由于个体效应及交互效应均允许与自变量相关，个体与时间的异质性得以更加灵活地表达，因此使模型具有更强的适用性。最后，将模型应用于我国房价的实证分析，并用迭代算法来对参数进行估计，回归结果表明，房价决定因素的效应存在异质性，且高房价地区的房价主要受到投资的影响，而低房价地区的房价的关键影响因素为人民生活水平和经济发展水平。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
邓明
本文对时变系数的空间误差合成模型进行了研究,该模型的特征是利用扰动项中的空间个体成分将不同时期的方程联系起来;同时,允许自变量系数和误差项中的空间自回归系数随时间而变化,但每一个时期的自变量系数和误差项中的空间自回归系数是固定不变的。本文使用基于FGLS和GM方法的多阶段估计策略对模型参数进行了估计,证明了估计量的渐近异质性,并利用Monte Carlo方法模拟了其小样本性质。模拟结果表明,估计量的渐近性质随着样本容量的增加而改善。中国省际知识生产及其空间溢出的实证案例也体现了该模型的应用价值。
[期刊] 统计研究
[作者]
李小胜 王申令
本文首先构造线性约束条件下的多元线性回归模型的样本似然函数,利用Lagrange法证明其合理性。其次,从似然函数的角度讨论线性约束条件对模型参数的影响,对由传统理论得出的参数估计做出贝叶斯与经验贝叶斯的改进。做贝叶斯改进时,将矩阵正态-Wishart分布作为模型参数和精度阵的联合共轭先验分布,结合构造的似然函数得出参数的后验分布,计算出参数的贝叶斯估计;做经验贝叶斯改进时,将样本分组,从方差的角度讨论由子样本得出的参数估计对总样本参数估计的影响,计算出经验贝叶斯估计。最后,利用Matlab软件生成的随机矩阵做模拟。结果表明,两种改进后的参数估计均较由传统理论得出的参数估计更精确、拟合结果的误差比更小、可信度更高,在大数据的情况下,改进后的计算方法速度更快。
[期刊] 统计研究
[作者]
彭寿康
Estimating Logistic models on stratified samples can result in biased parameter and probability if appropriate estimation techniques are not used. In this article, the author examine conceptually and empirically these estimation biases,and an available estimation techniques which are appropriate for estimating models using stratified samples have be derived.
[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
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