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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李雄英 颜斌
传统的主成分聚类方法往往会因对离群值比较敏感而导致聚类的结果与实际不相符。针对这一现象,本文运用稳健统计量对传统主成分聚类方法进行修正,构建出稳健主成分聚类分析算法,以克服离群值对模型计算结果的影响。由模拟和实证分析的计算结果可得知:当数据中没有离群值时,稳健主成分聚类方法的结果与传统主成分聚类方法一致;但当数据中有离群值时,相对于传统主成分聚类方法而言,稳健主成分聚类方法能有效抵抗离群值的影响,具有良好的抗干扰性和高抗差性。
[期刊] 统计研究
[作者]
王斌会
传统的多元统计分析方法,如主成分分析方法和因子分析方法等的共同点是计算样本的均值向量和协方差矩阵,并在这两者的基础上计算其他统计量。当样本数据中没有离群值时,这些方法都能得到优良的结果。但是当样本数据中包括离群值时,计算结果就会很容易受到这些离群值的影响,这是因为传统的均值向量和协方差矩阵都不是稳健的统计量。本文对目前较流行的FAST-MCD方法的算法进行研究,构造了稳健的均值向量和稳健的协方差矩阵,应用到主成分分析中,并针对其不足之处提出改进方法。从模拟和实证的结果来看,改进后的的方法和新的稳健估计量确实能够对离群值起到很好的抵抗作用,大幅度地降低它们对计算结果的影响。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
何桢 张迎冬
将主成分分析法与双响应曲面法相结合,提出了一种同时优化响应均值和标准差的多响应优化方法。通过主成分分析,将多个响应的位置和散布特性值转化为主成分综合得分,并以二者的加权和作为优化指标,克服了传统的多响应优化方法只考虑响应均值的不足,将响应的标准差也纳入优化范畴,实现优化的稳健性。实例表明,该方法充分考虑了响应标准差对优化结果的影响,优化结果得到一定改善。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
黄时文 李雄英
传统均值-CVaR模型具有不稳健性,当样本数据存在离群值时,传统均值-CVaR模型获得的投资效果可能会偏离实际情况。针对这一现象,文中将稳健统计思想与传统均值-CVaR模型相结合,构建出稳健均值-CVaR模型以削弱或消除离群值的影响,从而获得较为可靠的投资效果。为了说明稳健改进方法的有效性和可行性,文中进行了模拟实验和实证分析,结果均表明:当数据中不存在离群值时,传统和稳健均值-CVaR模型获得的投资效果基本保持一致;但当数据中存在离群值时,传统均值-CVaR模型获得的投资效果与实际不符,而稳健均值-CVaR模型获得的投资效果仍保持着良好的一致性,说明稳健均值-CVaR模型对离群值具有较好的抗差性和抗干扰性。
关键词：
离群值 稳健统计 均值-CVaR模型
[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] 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] 数理统计与管理
[作者]
王斌会 陈一非
主成分分析方法是在经济管理中经常使用的多元统计分析方法,在变量降维方面扮演着很重要的角色,是进行多变量综合评价的有力工具。但传统的主成分分析对于异常值十分敏感,计算结果很容易受到异常值影响,而实际数据常包含异常情况,通常分析很少考虑它们的作用。本文基于MCD估计提出一种稳健的主成分分析方法,模拟和实证分析结果表明,该方法对于抵抗异常值有很好的效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李雄英 黄时文
针对传统ARMA控制图对离群值较为敏感从而导致其监控效果不佳这一现象，文章引入稳健统计的思想，并将它与传统ARMA控制图相结合，构建了稳健ARMA控制图算法，新算法对离群值有较强的监测能力。模拟和实证研究的结果均表明：当样本中不存在离群值时，传统ARMA控制图和稳健ARMA控制图得到的结果基本保持一致；当样本中含有离群值时，传统ARMA控制图易受离群值的影响，控制限被拉高，容易导致漏发报警的现象，但稳健ARMA控制图对离群值的抗干扰性较好，控制限不容易受到离群值的影响，可以很好地监测到离群值的位置，并发出警报。
[期刊] 统计研究
[作者]
王斌会 李雄英
由于传统因子分析方法对离群值较敏感,导致计算结果与实际不相符。针对这一现象,本文运用FAST-MCD方法对传统因子分析方法进行改进,构建出因子分析的稳健算法,以克服离群值的影响,并对此方法进行了模拟和实证分析。模拟和实证分析结果均表明:因子旋转前后,当数据中不存在离群值时,传统因子分析与稳健因子分析得到的结果基本保持一致;当数据中存在离群值时,运用传统因子分析得到的结果出现较大变化,而运用稳健因子分析方法得到的结果基本不变,这说明相对于传统因子分析方法,稳健因子分析方法能有效抵抗离群值的影响,具有良好的抗干扰性和高抗差性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李雄英 王斌会
由于金融市场的不稳定性和获取金融数据渠道的多样化和复杂化,导致获取的金融数据中存在不定量的离群值,而离群值的存在容易使得传统夏普单指数模型的计算结果与实际情况存在偏差。针对这一现象,本文将稳健统计的思想与传统夏普单指数模型相结合,构建出稳健夏普单指数模型,以减少或消除离群值对模型的影响,并进行了模拟和实证分析。模拟和实证分析均表明:当金融数据中不存在离群值时,传统和稳健夏普单指数模型得到的投资决策效果基本上保持一致;当金融数据中存在离群值时,运用传统夏普单指数模型方法得到的结果有较大变化,而运用稳健夏普单指数模型方法得到的结果基本不变。这说明相对于传统夏普单指数模型,稳健夏普单指数模型对离群值具有更好的抗差性和抗干扰性。
[期刊] 统计研究
[作者]
卢二坡 张焕明
稳健主成分回归(RPCR)是稳健主成分分析和稳健回归分析结合使用的一种方法,本文首次运用稳健的RPCR及异常值诊断方法,对2008年我国地区经济增长横截面数据可靠性做了评估。评估结果表明:稳健的RPCR方法能更好地克服异常值的影响,使估计结果更加可靠,并能有效地克服经典的主成分回归(CPCR)方法容易出现的多个异常点的掩盖现象;基本可以认为2008年地区经济增长与相关指标数据是匹配的,但部分地区的经济增长数据可能存在可靠性问题。
[期刊] 统计研究
[作者]
熊巍 潘晗 刘立新
随着计算机技术的迅猛发展,高维成分数据不断涌现并伴有大量近似零值和缺失,数据的高维特性不仅给传统统计方法带来了巨大的挑战,其厚尾特征、复杂的协方差结构也使得理论分析难上加难。于是如何对高维成分数据的近似零值进行稳健的插补,挖掘潜在的内蕴结构成为当今学者研究的焦点。对此,本文结合修正的EM算法,提出基于R型聚类的Lasso-分位回归插补法(SubLQR)对高维成分数据的近似零值问题予以解决。与现有高维近似零值插补方法相比,本文所提出的SubLQR具有如下优势。①稳健全面性:利用Lasso-分位回归方法,不仅可以有效地探测到响应变量的整个条件分布,还能提供更加真实的高维稀疏模式;②有效准确性:采用基于R型聚类的思想进行插补,可以降低计算复杂度,极大提高插补的精度。模拟研究证实,本文提出的SubLQR高效灵活准确,特别在零值、异常值较多的情形更具优势。最后将SubLQR方法应用于罕见病代谢组学研究中,进一步表明本文所提出的方法具有广泛的适用性。
[期刊] 统计研究
[作者]
吕岩威 李平
指标之间的高度相关性及其重要性差异导致了传统聚类分析方法往往无法获得良好的分类效果。本文在对传统聚类分析方法及其改进方法的局限性展开探讨的基础上,运用数学方法重构了分类定义中的距离概念,通过定义自适应赋权的主成分距离为分类统计量,提出一种新的改进的主成分聚类分析方法——加权主成分距离聚类分析法。理论研究表明,加权主成分距离聚类分析法系统集成了已有聚类分析方法的优点,有充分的理论基础保证其科学合理性。仿真实验结果显示,加权主成分距离聚类分析法能够有效解决已有聚类分析方法在特定情形下的失真问题,所得分类效果更为理想。
关键词：
加权主成分距离 聚类分析 分类
[期刊] 工业工程
[作者]
张洪亮 齐二石
针对山东省各城市发展的不均衡性,提出了对城市投资环境进行评价的必要性。借助主成分分析及聚类分析的方法,对山东省主要城市的投资环境进行研究,建立了城市投资分析的指标体系,采用主成分方法进行降维,降低评价过程中的复杂度和指标间的相关性,最后进行聚类分析并对聚类结果进行分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张虎
本文针对《多元统计分析》课程中主成分分析和聚类分析法的教学难点,采用案例教学法来解释主成分分析及聚类分析,并依据主成分得分对样品进行系统聚类。然后按照第一主成分的得分将样本再排序,与传统的综合得分的排序进行比较。
关键词：
主成分分析 聚类分析 标准化 得分
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