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[期刊] 统计与决策  [作者] 刘兆君  
文章探讨正态系数线性回归的区间估计模型。应用区间估计的思想以及机会约束规划的思想方法,优化估计值和置信区间的长度,得到正态系数线性回归的区间估计模型。实证验证了该模型简单实用。
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 柏超  罗汉  
在Zeller平衡损失思想的启发下,对线性回归模型提出了一种新的参数估计标准,得到了回归系数的广义平衡LS估计,并且在新的标准下提出并讨论了参数受线性约束和有界约束时的平衡LS估计和广义平衡LS估计.
[期刊] 统计与决策  [作者] 龚艳冰  戴靓靓  刘高峰  
云模型作为定性定量转换的双向认知计算模型,利用二阶的高斯分布方法反映定性概念的随机性和模糊性。针对自变量和因变量同时具有模糊性和随机性的数据系统中的回归分析问题,文章提出了一种基于云模型的正态云线性回归模型,是经典线性回归模型和模糊线性回归模型的一般形式。首先,将正态云多元回归模型转化成关于云包络曲线和确定度的离散传统回归模型。其次,给出正态云间的包络距离的定义,并根据正态云间的包络距离对云回归参数进行最小二乘估计和误差分析。最后,用实例说明了方法的有效性和可行性。
[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] 梁永玉  田茂再  
文章针对空间数据统计与回归建模,提出空间部分线性变系数模型,并提出了一种基于二元惩罚样条的非参数逼近分位回归估计方法。该方法不仅可以有效地处理变系数部分复杂边界、不规则形状的空间区域划分和非参数函数的逼近,而且整体上展现出不同分位水平下的解释能力。同时,针对模型实现问题,还提出了基于交替方向乘子法(ADMM)的参数估计算法,数值模拟说明该方法的估计结果更加稳健、有效。
[期刊] 统计与决策  [作者] 彭小静  邓明  
传统的空间面板数据模型利用截距项来体现空间异质性,往往无法完全体现出空间异质性,文章构建一种系数随空间个体变动而变动的空间自回归模型,利用系数来考察空间异质性,并可以考察经济关系以及空间关系的个体特征。在一定的模型设定条件下,文章给出了该模型的完全信息极大似然估计,并推导了该估计量的渐进分布。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 陈建宝  乔宁宁  
研究目标:克服半参数变系数回归模型中误差项可能存在的空间相关性问题。研究方法:提出一类新的半参数变系数空间误差回归模型,并构造其截面似然估计。研究发现:在小样本条件下,模型估计量具有良好的表现,其精度随着样本容量的增加而提高;应用该方法分析我国资源禀赋与地方公共品供给之间的相互关系,进一步证实了模型较强的适用性。研究创新:证明了估计量的一致性与渐近正态性,并通过蒙特卡洛模拟考察了估计方法的小样本表现。研究价值:新方法对于其他结构的半/非参数空间计量模型理论研究具有推广价值,其估计技术在经济、管理等学科中具
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 陈建宝  乔宁宁  
研究目标:克服半参数变系数回归模型中误差项可能存在的空间相关性问题。研究方法:提出一类新的半参数变系数空间误差回归模型,并构造其截面似然估计。研究发现:在小样本条件下,模型估计量具有良好的表现,其精度随着样本容量的增加而提高;应用该方法分析我国资源禀赋与地方公共品供给之间的相互关系,进一步证实了模型较强的适用性。研究创新:证明了估计量的一致性与渐近正态性,并通过蒙特卡洛模拟考察了估计方法的小样本表现。研究价值:新方法对于其他结构的半/非参数空间计量模型理论研究具有推广价值,其估计技术在经济、管理等学科中具有应用价值。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘兆君  
文章研究了普通变量正态云系数线性回归模型的问题。根据正态云的有关理论,并结合模糊随机变量的相关理论,推证了正态云的线性运算性质,在机会测度切贝雪夫不等式的基础上,建立了普通变量正态云系数线性回归优化模型,对因变量的可能取值,由定性系数所决定的定性概念,做出不确定性统计推断。对工作绩效数据的实证分析表明,模型预测实用有效。完善了定性概念线性回归预测的理论,进一步拓展了线性回归模型的研究内容。
[期刊] 统计与决策  [作者] 杨潇坤  遆俐君  
线性回归模型的内生性问题导致参数估计量有偏且不一致。工具变量法作为解决内生性问题的经典方法,在实践中却经常因为难以找到理想的工具变量而无法实现。Gaussian Copula方法通过Copula函数度量内生解释变量与随机误差项的相关性,无须借助工具变量即可修正内生性问题,但是以内生解释变量的非正态性为假设前提。文章基于贝叶斯理论利用最大后验方法估计模型参数,提出一种改进的Gaussian Copula方法,放松了对于内生解释变量分布的假定;同时,通过蒙特卡罗模拟验证了所提方法的有效性;最后,应用提出的方法估计了中国农村居民教育收益率。
[期刊] 统计与决策  [作者] 彭小智  马凌  
与普通最小二乘法相比,线性模型参数的极大似然估计,在一般的条件下也具有很好的性质;而实际中,在进行统计推断之前,我们往往对参数的信息有一定把握。文章将利用参数的先验信息即先验分布,构造了线性模型参数的后验极大似然估计,并在两种先验分布的情形,给出了具体的结果。
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 柏超  
针对平衡LS估计这一类含参数t和参数矩阵L的估计,讨论了t和L的取值对平衡LS估计优良性的影响,得到了平衡LS估计在某些准则下优于OLS估计的条件。
[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.
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 刘艳霞  王芝皓  田茂再  
针对变系数部分函数型线性模型的函数系数估计问题,提出了一种新的估计方法,即基于函数型主成分基和B样条基,通过最小化复合分位数损失函数得到了未知函数系数的估计。并在若干正则条件下,得到了各估计量的收敛速度。通过数值模拟展现了所提估计方法的可行性和优越性,最后将所提估计方法应用到Tecator数据说明了方法的实用性。
[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。
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