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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
谭佳玲 吴刘仓 陈慧媛
诸多学科领域中大量数据都存在偏斜与缺失,针对不同的缺失机制,考虑相应的处理方法是必要的。基于众数是“最多水平”的标志值,本文提出了一种同时解决数据带有偏斜特征且存在不可忽略缺失时的估计方法。通过Logistic回归模型指定数据缺失机制,借助Gibbs抽样与M-H算法相结合的混合抽样算法,获得参数的联合贝叶斯估计。模拟研究比较了不同缺失数据机制和不同先验设定所得的结果,随机模拟表明不同先验设置下具有一致的结论且不可忽略缺失机制模型处理缺失数据优于随机缺失机制模型。电子元件损坏数据的实例分析体现了方法的可行性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
曹幸运 曾鑫 吴刘仓
本文针对金融、经济、社会科学、环境科学、工程技术和生物医学等研究领域存在的不对称数据,提出偏正态数据下众数回归模型,基于牛顿-拉弗森迭代利用EM算法来估计未知参数。通过Monte Carlo模拟和BMI数据实例分析验证,表明本文所提出方法的有效性,对于偏正态数据众数回归模型的估计效果优于均值回归模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒲冰 付英姿
对缺失数据的研究是当前国内外的热点问题,但是传统的局部影响分析方法却无法处理复杂的带有缺失数据的统计模型,尤其是带有不可忽略缺失数据的统计模型。文章通过考虑基于Q函数的保形法曲率并借助于Gibbs抽样和MH算法,就能够有效地对带有不可忽略缺失数据的非线性结构方程模型实施局部影响分析,且方法新颖,计算简单,结论可靠。
[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]
王明高
文章针对一般线性混合模型处理纵向数据的不足,改变模型中对随机效应和随机误差项的假设,即假设他们服从偏正态分布,建立偏正态线性混合模型。本质上正态分布函数是偏正态分布函数的特殊形式,所以偏正态线性混合模型比一般的混合模型具有更加广泛的应用范围。应用贝叶斯蒙特卡罗方法Gibbs抽样对模型的参数进行评估,该方法建模具有很大的灵活性。
关键词：
偏正态分布 贝叶斯方法 线性混合模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
潘莹丽 刘展 宋广雨
数据挖掘的常用方法是回归分析,传统的回归分析仅可由自变量估计因变量的条件期望,分位数回归可由自变量估计因变量的条件分位数。在实际应用中,常会因为某些原因导致数据缺失,这些数据不可盲目删除或丢弃,否则会造成有偏的估计。在分位数回归模型下,文章以缺失数据为研究对象,主要解决两个方面的问题:一是利用逆概率加权的方法设计权重,通过构造加权的估计函数调整协变量随机缺失对参数估计造成的影响;二是设计Proximal-ADMM算法对模型参数进行估计。模拟与实证研究表明:采用Proximal-ADMM算法对带有缺失数据的分位数回归模型进行参数优化,所得估计量是无偏的。
关键词：
分位数回归 随机缺失 逆概率加权
[期刊] 统计与决策
[作者]
李乃医 李永明 韦盛学
利用光滑经验似然方法,讨论了缺失数据下非线性分位数回归模型的回归系数的经验似然置信区域。
[期刊] 统计与决策
[作者]
顾翠伶 朱思峰
文章采用模糊最小二乘法,求解自变量为精确数、因变量和回归系数均是正态模糊数的一元线性模糊回归模型,证明所求得的模糊估计量具有的统计性质:线性性与无偏性。给出模糊回归模型的残差、残差平方和及拟合优度公式。将方法应用于一个实际问题,并与经典回归分析进行比较,验证了该参数估计方法的合理性与有效性。
[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。
[期刊] 长江大学学报(社科版)
[作者]
陈耀辉 白兰
主要对余额宝收益风险进行了分析。首先采用定性分析的方法,确定余额宝收益率的影响因素。然后比较分位数回归和最小二乘估计的区别,再利用贝叶斯分位数回归模型优化分位数回归结果,探究余额宝7日年化收益率、上海同业拆借率、国债收益率、银行理财产品收益率、货币供应量之间的关系。比较前后模型的拟合结果,发现贝叶斯分位数回归更适合表达余额宝收益率及其影响因素的关系,通过多次迭代,各解释变量在余额宝收益率各分位数上对其影响趋势更加明显。利用贝叶斯分位数回归的结果,可知余额宝收益率变动带来的风险分别为流动性风险、投资风险、市
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘亚新
对于分位数回归中的变量选择问题,文章将Elastic Net惩罚与分位数回归相结合。对参数估计模型进行变形后,建立了贝叶斯分层模型,使各参数的全条件后验分布都是熟知的分布形式,可以采用Gibbs抽样产生收敛速度较快的马尔科夫链来估计回归系数。数值模拟结果表明,该方法在参数估计和预测方面均能达到良好的效果,与现有的四种变量选择方法相比具有较明显的优势。
[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] 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]
郭俊峰
尽管贝叶斯分位数回归方法能够有效克服经济金融数据的尖峰厚尾、结构突变等问题,充分借鉴已有研究成果信息,但是其并不能很好解决多维变量模型的维数灾难问题。为此,文章在贝叶斯分位数回归基础上,结合自适应Lasso变量惩罚作用,构建了基于MH抽样的自适应Lasso惩罚贝叶斯分位数回归模型。通过仿真模拟实验以及MCMC链条检验,证明上述模型具有优良拟合性质,尤其是在小样本情形下。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
方丽婷 李坤明
研究目标:提出空间滞后分位数回归模型的贝叶斯估计方法。研究方法:根据贝叶斯分析思想,分别在模型参数的正态先验和双指数先验设定下,构建模型参数的贝叶斯估计方法,并分别利用数值模拟方法和应用实例考察估计方法的小样本表现和实际应用效果。研究发现:所提出的贝叶斯估计方法在小样本条件下具有良好的估计效果和稳健性,在两种先验设置下,不同分位点上的参数估计精度均较高,应用实例展示了理论方法的实际应用价值。研究创新:应用贝叶斯方法估计空间分位数回归模型,该方法综合考虑了先验信息和样本信息,具有更高的估计精度。研究价值:所构建的理论方法将为经济、金融、环境等领域的具有厚尾和空间相依特征的数据提供有力的分析工具。
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