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[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明,韩玉启
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘鹤飞
文章将隐马尔可夫模型与回归模型相结合,提出了隐马尔可夫回归模型的概念。并以多元线性回归为例,详细给出了隐马尔可夫多元线性回归模型的数学定义。为了对模型的参数进行贝叶斯估计,给出了参数的先验分布,推导出了每个参数的全条件后验分布。用MCMC算法模拟后验分布,取后验均值作为各参数的贝叶斯估计值。最后,将参数的估计值与真实值进行对比,验证了估计方法的可靠性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明,刘智伟
[期刊] 统计与决策
[作者]
王坤 沈秀娟 刘鹤飞
隐马尔可夫模型对于异质纵向数据的处理有良好的效果,因此被广泛应用于工程技术、生物医学、经济管理等领域。文章引入了一种特殊的非齐次隐马尔可夫状态转移方式,并将其与经典的多元线性回归相结合,提出了隐非齐次马尔可夫多元线性回归模型,介绍了对该模型进行贝叶斯推断的方法原理和技术细节。最后,通过两个模拟实验说明了推断方法的结果是可靠的。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
慕娟 田茂再
在处理二变量数据、分类数据、纵向数据及层次结构数据时广义线性混合效应模型(GLMM)是有力数据模型,该模型的经典假设是其系统部分具有正态分布的随机效应。然而,在实际应用中,我们需要使用比正态分布更重的尾部分布来处理数据中的异常值和重尾情况。该论文的创新之处在于针对这种情况使用了多元Laplace分布替代正态分布的假设(称为重尾替代)来研究GLMM,构建了新的模型广义贝叶斯分层回归模型。采用Monte Carlo模拟,给出了M-H抽样算法下模型参数的点估计及区间估计,并与其他方法得出的参数估计进行对比。模拟结果表明在重尾数据中,该模型对数据的处理优于传统的方法。最后,利用新模型结合实际数据进行了实证演示,说明了该模型和方法的有效性和实用性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
赵为华 王玲 张日权
本文使用多项-Logistic-正态模型分析多分类计数响应数据,基于贝叶斯推断方法研究模型的估计及其变量选择方法。通过引入Polya-Gamma分布的潜在变量和回归系数的“Spikeand-Slab”先验,得到了Gibbs后验抽样算法。数值模拟研究和RNA-seq基因实例数据分析验证了MLN模型及其贝叶斯推断方法的有用性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
罗国旺 吴密霞
本文主要研究了部分线性可加空间自回归模型在参数线性约束下的模型推断问题。结合sieve两阶段最小二乘法和拉格朗日乘子法,提出了模型参数和未知函数的约束估计,并在一定的正则条件下证明了估计的渐近性质。进一步,本文构造了检验参数约束条件的检验统计量,并证明在约束条件为真时,该检验统计量渐近服从卡方分布。最后,通过模拟展现本文所提出的估计和检验的性质。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴世朋 张辉国 胡锡健
文章在简要介绍地理加权回归(GWR)模型的基础上,推导地理加权回归模型的贝叶斯估计方法(BGWR),并分析该估计方法的稳健性。通过模拟实验研究贝叶斯地理加权回归在数据包含各种异常值情况下的稳健性,结果显示:贝叶斯地理加权回归比地理加权回归具有更好的稳健性。虽然贝叶斯地理加权回归模型计算时间略多一些,但是在空间数据集可能包含异常值的情况下,贝叶斯地理加权回归模型更为可靠和有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵远英 徐登可 庞一成
文章对逆高斯回归模型进行贝叶斯统计分析,通过利用Gibbs抽样和MH算法得到模型参数的贝叶斯估计以及贝叶斯数据删除诊断统计量的计算。数值模拟说明了方法的可行性。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
张思奇 P·M·萨默斯
向量自回归模型是本世纪80年代初出现的一种新型计量经济学建模技术。一般认为,向量自回归模型是由Sargent(1978)、Sims(1980a,b)和Litterman(1980)等人首先提出并发展的。它与传统计量经济学模型的主要差别在于向量自回归模型是一种单一的时间序列回归模型,它选择具有较强相关关系的经济变量构成一个向量系统,向量内各变量间相互关系主要
[期刊] 统计与决策
[作者]
王振友 陈莉娥
文章以俄亥俄州(Ohio)的气象、臭氧监测数据为基础,对其中一个监测点数据进行了分析处理;运用多元线性回归方法,建立臭氧含量与气象的回归方程;以F值检验回归关系的显著性,并作预测评价,预测结果的误差较小,符合实际情况,能够较好地解决实际问题。
关键词：
臭氧监测数据 多元线性回归 统计预测模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
冷建飞 高旭 朱嘉平
文章将多元统计分析作为基础与前提,结合相关数据进行了一系列的方法验证,验证了有关结果变动对于多元线性回归方程的整体的影响。通过实例对有关模型概念进行证明;并且通过模型结合其他的方法,让检测结果更加真实,提高准确度以及效率,使原本的回归结果能够得到最大程度上的优化。
关键词：
多元线性回归 预测模型 随机变量
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹诗若 苏宇楠 田茂再
文章首先讨论先验分布和后验分布的基本原理和公式;随后介绍多层线性模型中两层模型的一般形式与相关数学原理。在给定数据下,介绍经验贝叶斯分析中的最大似然和限制最大似然估计,以及贝叶斯推断。应用经验贝叶斯和完全贝叶斯来推断分层模型中的参数,阐释各自方法的优劣。最后使用Gibbs算法对水泵衰竭率进行实际数据模拟,与最大似然估计的结果进行对比,模拟结果表明完全贝叶斯推断在小样本中效果更好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨光艺
文章采用时变系数模型对中国股票市场的超额收益率进行预测,并结合贝叶斯模型平均的方法对各模型进行模型平均,得出稳健有效的预测结果。实证比较表明:(1)时变系数模型相比常系数模型具有更好的预测效果;(2)时变系数模型能帮助投资者在市场剧烈变化时迅速做出反应;(3)单变量情形下,宏观经济类变量具有更好的预测效果。
关键词：
时变模型 模型平均 预测回归
[期刊] 统计与决策
[作者]
孔航
文章基于贝叶斯法对非参数函数进行分位数处理,研究函数在每个分位点的基本特征,构建了一种新的基于贝叶斯法的非参数分位数回归模型,并与传统非参数回归模型进行算例比较。新模型具有以下优点:第一,分位点差异性。该模型有别于传统的非参数模型,可以对每个分位点的差异进行分析。第二,高效性。基于贝叶斯的基本方法对非参数函数进行分位数拓展研究,可以大大提高运算效率。第三,可靠性。Gibbs抽样校准结果较为理想、蒙特卡洛模拟的精度较高。
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