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[期刊] 统计研究
[作者]
张波 刘晓倩
本文旨在研究基于fused惩罚的稀疏主成分分析方法,以适用于相邻变量之间高度相关甚至完全相等的数据情形。首先,从回归分析角度出发,提出一种求解稀疏主成分的简便思路,给出一种广义的稀疏主成分模型——GSPCA模型及其求解算法,并证明在惩罚函数取1-范数时,该模型与现有的稀疏主成分模型——SPC模型的求解结果一致。其次,提出将fused惩罚与主成分分析相结合,得到一种fused稀疏主成分分析方法,并从惩罚性矩阵分解和回归分析两个角度,给出两种模型形式。在理论上证明了两种模型的求解结果是一致的,故将其统称为FSPCA模型。模拟实验显示,FSPCA模型在处理相邻变量之间高度相关甚至完全相等的数据集上表现良好。最后,将FSPCA模型应用于手写数字识别,发现与SPC模型相比,FSPCA模型所提取的主成分具备更好的解释性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
阮皓麟 王斌会
主成分分析是多元统计分析中一种非常经典的降维技术。然而,经典主成分分析却是对离群值非常敏感的,常因离群值的存在导致结果与实际不相符。另一方面,当主成分分析用于综合评价时,主成分的含义常因载荷间绝对值大小不分明而含糊不清,从而导致综合评价难以展开。本文通过使用稳健稀疏主成分分析法进行模拟实验和实证分析,结果表明:该方法不仅能很好地抵抗离群值的影响,而且还能准确地识别出离群样本。通过该方法得出的主成分的含义也较经典主成分分析和稳健主成分分析更加地明确和贴近实际。
关键词：
稳健稀疏主成分分析 离群点识别 综合评价
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙云山 刘照德
文章以支持向量机模型为基准模型,提出引入稀疏组Lasso惩罚函数的修正模型,并设计了有助于增强预测精度与预测效果的双层坐标下降算法,以探究全面预算理念下司法经费预算的新特征。以2014—2018年司法部门"三公"经费决算公开数据为例,研究发现:(1)基于稀疏组Lasso支持向量机(SGL-SVM)方法能够显著增强数据变量与组数的遴选精度。(2)结合分量特征的异化程度所设计的集成化向量方法不仅可大幅度压缩网络训练时间,亦能够趋近实现最优的样本外预测效果。(3)SGL-SVM模型弥补了单维支持向量机算法中整组进整组出与忽略数据组间结构的统计局限,既能够有效反映观测变量的时变特征,又可精准地预测司法经费预测困境的动态情况。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
阮皓麟 王斌会
主成分分析是多元统计分析中经典降维方法之一。它有两个固有弊端:一是当样本中存在离群样本时,经典主成分法所得载荷向量、得分往往不符合实际;二是在现实中各主成分载荷往往都会不等于零,甚至经常还会出现次要变量与主要变量的载荷绝对值大小接近的情况,导致主成分可解释性被大幅削弱。另外,传统的稳健主成分法通过删除离群样本后计算载荷向量达到稳健效果,这对于那些只有少数几个变量的观测值离群的离群样本来说是一种欠妥的方法。针对上述几点,本文以DDC (Detecting Deviating Cell)算法为主要的稳健方法,提出一种稳健稀疏主成分法DDCSPCA。模拟实验和实证分析结果表明:DDCSPCA在处理有离群样本的数据时能达到稳健与(载荷向量)稀疏双重效果。而且,其对格离群数据有着以往稳健主成分法所远远不及的稳健性。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
喻胜华 张新波
稀疏主成分分析是最近才提出来的一种多元统计分析方法,并成功地用来解决若干降维和数据处理问题,论文分析和总结了稀疏主成分的优点,给出了求解各种稀疏主成分的算法,并将各种稀疏主成分分析方法引入综合评价,通过实例说明了稀疏主成分在综合评价应用中的有效性。
关键词：
稀疏主成分 降维和数据处理 综合评价
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
尹祺 束磊
研究了在高维环境下的可解释分类问题，即特征的数量p非常大，而观测的数量是有限的。这种高维情况广泛存在于生物学、工程学和社会科学等领域。线性判别分析（LDA）是解决这一可解释分类问题的典型方法。然而，在高维情况下，LDA是不适合的，原因有二。首先，组内协方差矩阵的标准估计是奇异的；因此，不能使用传统的判别规则。第二，当p很大时，由于涉及p个特征，从LDA得到的分类规则是很难解释的。在这种情况下，受最优子集选择的原始-对偶活跃集算法的启发，我们提出了一种基于?0约束的稀疏线性判别分析方法，该方法在进行线性判别分析时施加了一个稀疏性标准，使分类和特征选择同时进行。在模拟和真实数据上的数值结果表明，与现有的替代方法相比，我们的方法取得了有竞争力的结果。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
王小杨 张雷 杜晓荣
产学研合作对构建国家创新体系和实现向创新驱动型经济体转变具有重要的作用,而在新形势下,多方参与的产学研合作模式成为主流,为保证各方的利益及合作顺利进行,在长期合作中需要有一定的约束惩罚机制。首先建立多人多策略的演化博弈模型,并对各情况下的收益进行分析计算;然后建立惩罚机制,并把惩罚和收益关联起来,调整各方不同情况下的收益;之后使用粒子群优化算法进行模拟仿真,摒弃传统固定好数值的静态模拟方法,考虑"支出-收益"比例和"惩罚-收益"比例的动态数值分析,模拟得出惩罚约束存在下多人多策略的产学研合作演化情况;最后
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹玉茹 高洋洋
在回归问题中，惩罚特征即正则化是特征处理的常用方式。但在集成分类问题中，惩罚特征以改善训练效果的研究较少。文章提出一种基于GBDT模型训练的SHAP值对各样本特征惩罚加权，进而提升分类精度的集成模型；其中，对于测试样本的SHAP值估计，通过其与训练集的样本距离权重结合训练集的SHAP矩阵近似得到。实验结果表明：选择GBDT＿SHAP值惩罚特征后，模型的预测精度均有显著提升，验证了该算法的有效性。以GBDT＿SHAP＿GBDT模型为例，其在多组经典数据集上的分类效果良好，且在不平衡数据集上性能突出；若干组仿真实验表明，该方法能使模型快速达到较优且较为稳定的拟合效果，鲁棒性较强。
[期刊] 统计研究
[作者]
孙怡帆 姚一枝 于雪
大数据通常是由主体或来源各异的多个数据集融合而成，因此同一个自变量对因变量的影响在不同数据集间可能存在差异，即效应异质性。从数据中挖掘出潜在的效应异质性已成为大数据分析的重要目标之一。基于融合惩罚和成对惩罚的整合分析方法是目前较为主流的两类效应异质性分析方法，但前者高度依赖模型系数的排序，而后者则计算量较大。为此，本文提出基于混合成对惩罚的新型整合分析方法。相比基于融合惩罚的整合分析方法，新方法对模型系数排序的敏感度大大降低。相比基于成对惩罚的整合分析方法，新方法减少了大量的冗余惩罚项，在降低计算量的同时提高了结果准确性。大量的模拟实验和黑色素瘤的致病基因识别应用研究均展示了新方法在识别效应异质性方面的优势。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
金涛 王勇 张义
为探索一种对大量因素同时进行定量分析的方法,尝试采用对高纬稀疏数据进行分析,对沪深两市制造型企业进行分析,以研发投入强度达到3. 5%以上为分析目标,并得到达到这一分析目标的定量优化规则,当收入熵小于0. 579 4、销售毛利率适中(17. 5%~29. 54%)、董事职能背景差异小于0. 399 5、前10大股东持股比例适中(0. 168 9~0. 665 7),企业研发投入强度达到分析目标的比例会大幅提升。这一分析方法既可以用于国有高新技术企业经营层、董事会人员配置作为参考,又可作为对企业研发投入行为的预判。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
王勇 金涛 张义
影响企业绩效和科研成果的变量较多,采用定量分析方法对企业研发投入与绩效关系分析的局限性较大。探索一种对大量因素同时进行定量分析的方法,基于沪深两市327家制造企业2011—2016年数据,尝试采用高维稀疏数据分析方法,以"研发投入增长率>0和营业收入增长率>0和人均营业收入增长率>0"为目标,对影响目标实现的10类74个变量进行定量分析,得到实现目标的定量优化规则:当期和上期单位研发人员研发投入、研发人员投入增长率、盈利能力、产品市场竞争度5个变量处于一定范围内时,目标达成概率有较大幅度提升。研究结果可以用于衡量企业研发水平是否达到规模边界,又可作为企业研发投入行为对企业绩效结果的预判。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
黄雨昂 李瑞贤 李勇祥
基于驾驶数据，驾驶行为分析方法能够获得隐藏的驾驶行为信息，进而实现驾驶风格识别等应用。随着传感器技术的发展，先进驾驶辅助系统需分析的驾驶数据的规模和维度不断增加，这提升了驾驶行为分析结果的有效性和普适性，但也给数据分析工作带来了挑战。因此，准确高效的驾驶行为分析方法对于先进驾驶辅助系统的作用越发重要。针对大规模、高维驾驶数据集，提出了一种基于“序贯稀疏自编码器”与高斯混合模型的驾驶行为分析方法。首先，为了有效提取驾驶数据的低维特征，该方法改进了稀疏自编码器在预训练阶段的损失函数，降低了模型参数易落到局部最优的风险。然后，该方法基于线性映射将提取到的驾驶特征映射到颜色空间，实现了驾驶行为的可视化。最后，该方法使用高斯混合模型对提取到的驾驶特征进行聚类，实现了驾驶风格识别。基于真实驾驶数据的验证结果表明，所提算法可以提取到比传统算法更有区分度的驾驶特征，并在轮廓系数等性能指标下都取得了更好的驾驶风格识别效果。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
杨娟 钱振伟
自第二代偿付能力监管制度体系正式实施以来,中国银保监会对保险公司的偿付能力有了新的规定,在此情况下,研究偿付能力影响因素具有重要的现实意义。现有研究多集中于面板数据模型等传统的假设检验方法,没有考虑多模型推断。作为模型选择的重要推广,模型平均将不同备选模型的估计进行加权平均,可以减少遗失有用信息,且在模型平均框架下亦可研究变量的重要性。本文基于我国2016-2020年67家寿险公司的面板数据,在模型平均和稀疏导向学习(Sparsity Oriented Importance Learning,SOIL)的框架下,分析偿付能力重要影响因素及其影响程度。研究结果发现,在控制GDP增速、利率水平等10个变量影响的基础上,债券投资占比、资产负债率等变量对偿付能力充足率有重要影响,并基于此对改进偿付能力监管提出相应的政策建议。
关键词：
偿付能力 模型平均 稀疏性导向学习法
[期刊] 软科学
[作者]
刘盾 胡培 何鹏
考虑到实际经济管理信息系统中属性的冗余性和决策属性难以获得的困难,将粗集理论引入到因子分析和主成分分析中,首先利用因子分析对指标进行降维,然后利用主成分分析计算综合评价值来构造信息系统的决策属性,进而提出一种基于因子分析和主成分分析的粗集决策方法,并通过粗集理论来获取系统中的有用信息。最终,实证分析验证了本方法的有效性和合理性。
关键词：
粗集理论 因子分析 主成分分析 决策表
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