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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
谢琍 唐甜 王晓瑞
在线性空间自回归模型的研究中,本文首次提出了将三种惩罚LASSO,ALASSO,SCAN进行惩罚效果的比较;然后利用惩罚最小二乘进行参数估计,在三种惩罚函数下,进行了模拟分析,并且将三种惩罚估计与拟极大似然估计进行了比较,在实例分析中,针对美国的暴力犯罪问题,在加入空间因素后,讨论了本区域和周边环境的因素对暴力犯罪率的影响。在整理了美国各州的暴力犯罪数据后,我们发现仍然有59个自变量,利用三种惩罚函数,得出在各种惩罚下的压缩估计,经过进一步分析,得出了影响某一区域的暴力犯罪率的主要因素。
[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]
丁飞鹏
本文将个体效应与模型的线性部分和非线性部分同时进行估计,构建了惩罚二次推断函数估计法,估计了个体内具有自相关结构的随机效应部分线性单指数动态面板模型。该方法的优点是能够克服由个体效应引起的内生性问题,因此无论滞后因变量处于线性部分还是处于非参数部分均可得到一致有效的估计。进一步,本文证明了该估计方法的一致性和渐近正态性,同时还用Monte Carlo模拟实验评估了该估计方法在有限样本下的表现。
关键词:
单指数模型 动态面板模型 二次推断函数
[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.
关键词:
多总体 线性模型 最小二乘估计
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
廖文辉 黄颖强 何志锋 张健涛 戴浩然 李丹丹
线性回归模型中参数估计常用最小二乘法,该方法受离群值影响,而真实数据中离群点难以避免,这直接影响到线性回归模型的预测效果。稳健估计能有效地消除或减弱离群点对线性回归模型参数估计的影响。由于协方差矩阵是许多统计方法的基石,因此,最小协方差行列式估计成为常用稳健估计方法之一。本文针对最小协方差行列式估计获得均值和协方差估计的有效性不如罗克估计和合成似然估计,采用数值模拟与真实数据预测,进一步对这三种技术获得参数估计进行稳健性比较。结果表明:合成似然估计与罗克估计表现更为稳健,进而提出将其应用于大气污染物浓度预测。
[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]
顾光同
文章阐述了广义线性模型参数的极大似然无惩罚和1-范数约束即Lasso惩罚估计形式,但极大似然的Lasso惩罚估计不是逐片线性的。那么对Lasso惩罚估计形式进行局部两次泰勒展开,进行局部二次逼近,从而得到Lasso惩罚的重复加权最小二乘估计路径形式,实现估计的逐片线性,相关研究为广义线性模型的惩罚回归估计的深入研究和应用提供参考。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
褚挺进 华雨臻 丁一鸣 尹建鑫
在有限维参数刻画的误差空间协方差矩阵下,针对带有高维协变量的地理空间线性回归模型的变量选择和参数估计,提出了基于惩罚最小二乘的自适应惩罚最大似然估计算法。给出了维数发散时的两种类型的理论性质刻画——分别是维数发散,但比样本量小时的参数估计的误差收敛速度和稀疏相合性;在维数远远大于样本量时,使用了“主项-对偶项见证”(prime-dual witness)技术得到高维时(p>>n)的非渐近结果的误差收敛速度和模型选择符号相合性。我们发现,在对空间相关矩阵假定某个类(如Matern类)时,若该类待估参数个数有限,则高维协变量的模型选择和参数估计的结果与样本独立时的结果是一致的。通过随机模拟证明了本文使用的坐标下降求解算法的有效性。在一个世界范围内69家实验室的拟南芥的基因型(SNP)与花开时长等表型数据上应用了本文方法进行花开时长表型预测,验证了方法的适用性和优越性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
贺建风 李宏煜 陈飞
传统的广义回归抽样估计方法有一个严格的假设条件,即研究变量和辅助变量之间呈现线性关系,因此在非线性情形下的估计效果并不理想,而基于模型校准的抽样估计方法则能克服这种缺陷,可以较好地提升估计量的估计精度。文章在梳理已有的非参数超总体模型基础上,结合惩罚样条回归与模型校准估计法,介绍了一种新的基于惩罚样条回归的非参数模型校准估计方法,并在一定的设计条件下阐明了该估计量在模型辅助情况下具有渐近无偏性和服从渐近正态分布等优良性质。进一步的模拟研究结果显示,经过校准的估计量比未校准的估计量具有更高的估计精度,且在超总体模型中,随着非线性程度的增强,该估计量的估计精度比参数估计量有显著的提高。
关键词:
抽样估计 惩罚样条 模型校准估计
[期刊] 统计研究
[作者]
郭光远 樊海潮 唐正明
本文研究了空间自回归模型的一种非线性形式:平滑转移空间自回归模型。该模型空间项系数与转移函数的形式相关,随转移变量变化而变化,既能刻画个体间的关联性,又能描述空间关联性随某些因素变化而发生的改变。本文在工具变量框架下讨论了Logistic平滑转移函数空间自回归模型的一些性质,对Exponential转移函数模型也做了相应的比较分析,并给出了一系列的设定、检验、估计等过程的详细步骤。在较宽泛的假设条件下,本文证明了模型参数估计值的一致性,并对其进行了Monte Carlo模拟验证,模拟结果很好地支持了一致性结论。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
梁永玉 田宇 田茂再
空间变系数模型是一种研究空间非平稳数据的有效工具。本文介绍了空间变系数非参数回归模型,研发了的一种基于二元惩罚样条逼近的分位回归估计方法,该估计方法不仅可以处理具有复杂边界、不规则形状的空间区域,而且还展现出不同分位水平下的解释能力。在两种不同的情形下,分别给出了所提出估计量的理论性质,即收敛速率和渐近分布。对于参数的估计过程,提出一种基于交替方向乘子(ADMM)迭代算法实现模型的求解。数值模拟结果显示本文提出的估计方法比均值意义下更稳健。最后,利用我国空气质量实际数据说明该模型及估计方法的应用价值。
[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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
彭小智 周美立 凌能祥
本文在相似关系下,利用与总体相似的若干个总体的回归函数核估计构造了总体的回归函数的核估计,并得到了其渐近正态性。这为生物、医学、地质、经济研究带来了便利。
关键词:
相似系统 回归函数 核估计 渐进正态性
[期刊] 统计与决策
[作者]
龚艳冰 戴靓靓 胡娜
文章针对输入自变量和输出因变量是模糊数的模糊线性回归模型,引入模糊数的COWA算子可能性期望。基于COWA算子期望距离测度,提出一种基于决策中偏好最小二乘法的模糊线性回归参数估计方法。并通过员工工作绩效模糊回归的实例,说明方法的有效性和可行性。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
吴世朋 张辉国 王合玲
首先采用线性Bayes方法估计了空间自回归模型的参数,并在均方误差矩阵准则下研究了线性Bayes估计相对两步最小二乘估计的优良性.然后,使用Metropolis抽样算法实现了对空间自相关系数的估计.最后,通过模拟试验比较了线性Bayes估计与两步最小二乘估计的优缺点.
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