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[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
吴明山 胥辉
为提高带度量误差的材积模型估计精度,该文以落叶松一元材积模型V=aDb为例,使用分析单一变量的度量误差对参数估计影响的方法,分别分析了因变量和自变量的度量误差对模型参数估计的影响;使用普通非线性回归方法和度量误差模型方法分别对模型进行估计,并对比分析了普通非线性回归方法和度量误差模型方法的估计结果。研究结果表明:因变量和自变量的度量误差对模型都有影响,度量误差模型估计方法优于普通非线性回归估计方法;对于带有度量误差的材积模型,使用度量误差模型方法进行估计效果更好。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
李永慈 唐守正
该文以广西大青山马尾松全林整体模型为基础模型,进行模拟实验设计,并构造株数、直径、优势高、平均高和形高5个观测因子都有度量误差的模拟观测数据,用非线性度量误差联立方程组方法,对5个观测因子都有度量误差的全林整体模型进行估计.结果表明,与最小二乘估计方法一样,优势高、平均高和形高模型没有明显的系统偏差,与通常最小二乘估计方法不同的是断面积、直径和株数模型也没有出现明显的系统偏差.得出结论,在建立有度量误差的全林整体模型时,非线性度量误差联立方程组方法明显优于最小二乘法.
[期刊] 林业科学研究
[作者]
张会儒 唐守正 王奉瑜
建立生物量模型是生物量估测的主要手段，而建立与材积兼容的生物量模型是实现生物量调查与森林蓄积量调查相结合的基础。因此，采用变量逐步筛选法建立了落叶松和椴树与材积兼容的生物量模型。模型的参数估计采用了加权最小二乘法，以消除异方差现象。同时，提出了５个指标用于模型评价，即参数变动系数Ｃｖｉ、总相对误差Ｅｒ、平均相对误差Ｅｍ，平均相对误差绝对值Ｅａ和预估精度Ｐ。研究结果表明，所建的生物量模型不仅实现了与材积表的兼容，而且估计效果和预估精度较以往的ＣＡＲ模型都有显著提高。最后给出了一些备选模型
关键词：
生物量 兼容模型 长白落叶松 椴树
[期刊] 统计研究
[作者]
叶宗裕
This paper studies two common methods of estimating the parameters of the model of the disturbances serial correlation——generalized differences and generalized least squares,validates by simulated calculation that the efficiency of GD estimator may be far lower than OLS estimator in all probability and that the efficiency of GLS estimator may be also lower than OLS estimator due to the error of estimating serial correlation coefficient ρ,and improves the method of estimating ρ to heighten the efficiency of GLS estimator.
关键词：
广义最小二乘 广义差分 最优估计 有效性
[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]
曹春正 徐越 侯明辉
对于含测量误差数据,协变量和响应变量真值的测量误差可能存在异方差性。文章基于重复测量数据,讨论了异方差测量误差模型的参数估计问题,给出了其极大似然估计的EM算法。基于统计模拟和饮食健康调查数据的实际应用充分体现了本文模型和估计方法的价值。
关键词：
测量误差 异方差 极大似然估计 EM算法
[期刊] 统计研究
[作者]
叶宗裕
本文运用随机模拟方法,对误差序列异方差模型中加权最小二乘(GLS)估计的有效性进行研究。研究表明,GLS估计的有效性与异方差强度有关,当异方差强度较强时,GLS估计比普通最小二乘(OLS)估计有效;当异方差强度较弱时,GLS估计不如OLS估计有效。
关键词：
参数估计 有效性 异方差 强度
[期刊] 统计研究
[作者]
张志强
本文借助于蒙特卡洛模拟方法,在综合比较了主流动态面板模型参数估计方法优劣的同时,分析了动态面板模型参数估计有效性检验统计量的检验功效。结论表明:广泛应用的差分和系统GMM的参数估计方法,在小样本情况下,存在明显的参数估计偏差,相应的参数检验功效也存在扭曲,固定效应方差比越大这一偏差越明显,偏差修正和极大似然的动态面板模型参数估计方法参数估计的有效性越高。当动态面板模型的被解释变量为截断变量时,差分和系统GMM的参数估计偏差更为明显,而转换的Tobit模型则能够提供稳健的参数估计。固定效应方差比越大,弱工具
[期刊] 统计与决策
[作者]
高艳苹 吕王勇 王玲玲 蔡琳芝
云模型共有三个未知参数:期望、熵、超熵。经典的云参数的估计方法有矩估计法和极大似然估计法,二者都是在将样本均值作为期望的估计值的前提下,分别求得熵和超熵的矩估计和极大似然估计。在期望不是一个未知参数,而是一个随机变量,且分布已知的假设下,应用贝叶斯理论,得到期望的后验分布及其后验估计,并基于期望的后验估计求得熵、超熵的后验矩估计和后验极大似然估计。以均方误差最小为准则,将经典的矩估计、极大似然估计与后验的矩估计、后验极大似然估计比较,得到后验的极大似然估计效果最优的结论。
[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]
罗琦 赵胜民
文章将人工智能算法中的DREAM算法首次应用到动态随机一般均衡模型的参数估计中，并以动态随机一般均衡模型LS(2005)为例对该算法的估计精度进行了系统分析，研究结果表明：根据待估参数随机抽样序列的箱线图来看，由DREAM算法产生的待估参数随机抽样序列的箱体长度均比RWMH和IMH算法产生的箱体长度要长，说明由DREAM算法产生的参数估计序列的分散程度比RWMH和IMH算法要大，表明了DREAM算法遍历参数空间范围更为广泛，算法逃逸局部最优值的能力更强。另外，从箱线图中的中位数数值来看，除了5个参数以外，由DREAM算法产生的参数估计序列的中位数相比RWMH和IMH算法，与真实数据生成过程更为接近，说明由DREAM算法产生的参数估计值大部分都集中在参数的真值附近。由于DREAM算法依据IQR统计方法除去无用链，故由DREAM算法产生的参数估计序列的异常值也明显降低，而RWMH算法产生的参数估计序列的异常值尤其多。从待估参数的90%最大后验密度可信区间来看，DREAM算法产生的待估参数90%最大后验密度可信区间除了3个参数以外，其余全部包含了真值，而传统的RWMH和IMH算法分别只有7个和1个区间包含了真值，表明DREAM算法的估计不确定性远小于传统的RWMH和IMH算法。最后，根据待估参数的无效因子来看，DREAM算法产生的待估参数序列与传统的RWMH和IMH算法相比，其相关性更弱，即无效因子数值更小，这一点进一步验证了DREAM算法遍历整个参数空间的能力更强。
关键词：
DREAM算法 DSGE模型 估计精度
[期刊] 统计与决策
[作者]
李凯 余萍
文章针对因子分析理论模型解的存在唯一性以及因子分析模型的参数估计问题,通过数据模拟结果支持因子分析模型一般没有精确解的结论,该模型应视为近似模型;对于常用因子模型的参数估计方法,多解性不仅存在于因子载荷,而且存在于唯一性方差;数据试验结果表明,极大似然估计法中Heywood现象出现的机会很小;迭代主因子法应具有与极大似然估计法同等重要的地位。
关键词：
因子分析 参数估计 Heywood现象
[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] 统计与决策
[作者]
张选群 ,毛宗福
一个医院效益引出的问题地属鄂、皖、赣三省边缘的黄梅县适应农村卫生体制改革的需要,近几年来出现了不少的各种类型的专科医院。专科医院在黄梅县的涌现和发展,标志着我国农村卫生事业的发展和农民保健水平的提高,但也同时引起人们的争议。一部分专科医院的大起大落便成为县级医疗卫生管理人员争议的主题。湖北医学院医学管理系八
[期刊] 统计与决策
[作者]
武大勇 万建平
文章考虑了一类有AR(1)随机误差的面板数据模型,利用二阶段最大似然估计法给出了模型中参数的最大似然估计,并证明了该估计的强相合性。为了避免模型的错误识别,利用拉格朗日乘子检验法检验了随机误差是否具有一阶自回归AR(1)形式。
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