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[期刊] 统计与决策  [作者] 许王莉  李妍文  余味  
文章把文献[8]关于含有两个方差分量的线性混合效应模型的谱分解估计推广到一般线性混合效应模型,基本思想是通过把所研究的模型转化为含有两个方差分量的线性混合效应模型。首先研究如何构造含有三个方差分量的线性混合模型的谱分解估计,给出谱分解估计的无偏估计类。然后把所得到的结论推广到一般线性混合效应模型中。
[期刊] 统计与决策  [作者] 西日古力  吴黎军  
文章在熵损失函数下,通过计算得到了广义线性混合模型协方差矩阵谱分解估计的风险函数;研究了广义线性混合模型协方差的谱分解估计在一定估计类中的优良性;最终证明了在熵损失函数下,由最小二乘理论得到的无偏估计优于其他两个有偏估计。
[期刊] 统计与决策  [作者] 蔡择林  江秉华  
文章研究了连续测量数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题。利用压缩估计方法给出了该模型的一类有偏估计,在一定条件下证明了这类估计分别优于最小二乘估计以及岭估计。
[期刊] 统计与决策  [作者] 冯烽  
近来,人们对实际数据使用厚尾分布进行建模颇感兴趣。一种流行的考虑就是所谓的广义自回归条件异方差(GARCH)模型。不幸的是,在一些应用中正态新息的GARCH模型的尾部不够厚。文章提出新息为正态方差混合分布的GARCH模型并给出了使用EM算法对模型参数作估计的步骤。结果表明,新息为正态方差混合新息分布的GARCH模型比正态新息的GARCH模型有更厚的尾部,因而更能捕捉实际数据中的厚尾特征。文章还以上证指数为例阐述了这一结论。
[期刊] 统计与决策  [作者] 古丽斯坦·库尔班尼牙孜   孟丽君   田茂再  
文章针对误差项存在空间异方差的混合地理加权回归模型,提出了一种新的估计方法。该方法将正交投影、局部线性估计和广义最小二乘估计的思想相结合,能够单独对模型中的常数系数、系数函数和方差函数进行估计。通过数值模拟对所提方法的性能进行验证。模拟结果表明,所提方法比现有的再加权估计方法更具优势。最后,基于城镇居民文化消费水平及其影响因素的实证分析验证了所提方法的实用性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 谢远涛  杨娟  徐梅笛  
文章在广义线性混合模型的框架下分析广义Gamma分布簇广义线性混合模型的参数估计问题。提出的参数估计有以下三个显著特点:其一,充分利用广义线性混合模型参数估计的理论成果,参数估计表达式与6种广义线性混合模型参数估计结果形式相同;其二,该方法可以通过反复调用广义线性混合模型中的参数估计模块来实现;其三,具有渐进正态性。
[期刊] 林业科学  [作者] 符利勇  张会儒  李春明  唐守正  
非线性混合效应模型是针对回归函数依赖于固定效应和随机效应的非线性关系而建立的。一阶线性化算法(FO)和条件一阶线性化算法(FOCE)为2种计算非线性混合效应模型参数的常用线性化算法。本文基于FOCE算法,提出一种改进的随机效应参数计算方法,并利用树高生长数据和模拟数据对3种算法进行分析和比较。结果表明:改进的FOCE算法得到的随机效应参数更能反映个体间的随机差异,并且拟合效果更好。
[期刊] 统计与决策  [作者] 谢远涛  杨娟  
为了更好地拟合非经典复杂纵向数据,可以基于广义Gamma分布簇建立广义线性混合模型。然而,过高的模型复杂性不利于模型的解释和误差结构的推断。文章讨论如何将三参数广义Gamma分布收缩到两参数的Gamma分布、Weibull分布或指数分布,降低模型误设的风险。
[期刊] 统计与决策  [作者] 周小双  
文章讨论了当线性模型有一定的附加信息时,回归系数的混合估计与最小二乘估计的相对效率问题;在误差矩阵为正定矩阵时,给出了一种新的相对效率,并导出了它的上界。
[期刊] 统计与决策  [作者] 胡俊航  童恒庆  
在线性约束回归模型和随机约束混合模型的基础上,文章构建了线性约束与随机约束混合模型,给出了新模型参数β_(RM)和λ估计的方法,并讨论了估计参数的性质。研究结果对新模型的进一步改进和应用具有重要意义。
[期刊] 统计与决策  [作者] 胡俊航  童恒庆  
在线性约束回归模型和随机约束混合模型的基础上,文章构建了线性约束与随机约束混合模型,给出了新模型参数β_(RM)和λ估计的方法,并讨论了估计参数的性质。研究结果对新模型的进一步改进和应用具有重要意义。
[期刊] 统计与决策  [作者] 白永娟  李好奇  
对于多重列表的开放群体数目估计问题,文章提出了广义混合效应回归模型,估计出了异质性开放群体的规模,并证明了所提出估计量的渐近分布,利用随机模拟说明了所提方法效果良好。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 蒋青嬗  韩兆洲  
在经典随机前沿模型中引入随机效应和空间效应,构建了空间混合效应随机前沿模型。模型考虑了生产单元技术水平的异质性并且可以有效避免忽略内生性问题导致的有偏且不一致估计量,适用性更佳。使用贝叶斯方法估计模型,核心在于推导未知参数的后验分布以及MCMC抽样。相比于其他估计方法,贝叶斯方法简单直观且精度较高,更适合复杂模型的估计。数值模拟结果显示:①贝叶斯估计的精度较高。增加样本容量有助于提高精度。②忽略随机效应,估计精度偏低。数值模拟表明文中模型和方法有存在必要性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘超  桂风云  
地理加权似乎不相关模型作为一类半参数时空数据模型,可以有效的同时刻画空间和时间非平稳性。文章主要研究该模型的一类推广形式,即混合地理加权似乎不相关模型的估计问题,基于局部加权最小二乘法提出了两类估计方法,最后通过模拟考察了所提方法的有效性。
[期刊] 中国科学技术大学学报  [作者] 邓新  田春雨  葛梅梅  叶静  丁洋  吴燚  
本文主要研究φ-混合随机误差下的简单线性EV模型.借助于φ-混合序列的中心极限定理和Marcinkiewicz型强大数定律,在较弱的假设条件下,建立了未知参数最小二乘估计的渐近正态性.另外,利用φ-混合随机变量加权和的强收敛性,得到了该最小二乘估计的强相合性.最后,给出了相关理论结果的数值模拟.
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