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作者: 王(69956); 张(58294); 李(57977); 刘(55435); 陈(37317); 杨(28026); 晓(26301); 赵(23101); 周(22204); 华(20933); 吴(19876); 文(19718); 林(18558); 明(18503); 伟(17951); 志(17857); 孙(17379); 丽(17116); 黄(16661); 徐(16600); 平(14662); 玉(14428); 军(14161); 朱(13355); 郭(13132); 胡(12896); 建(12831); 红(12744); 春(11854); 云(11353)

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经济计量研究中纵向数据模型的EM算法

[期刊] 数量经济技术经济研究 [作者] 王力宾张文专

在经济学当中,经常见到结合时间序列和横截面两者的数据(即纵向数据)。纵向数据模型常涉及到随机效应,所以对它的统计分析比一般的固定效应模型要复杂得多,常用的方法或者计算烦琐,需分两少估计,或者在多数情况下不收敛,这极大地限制了对纵向数据的开发利用。本文介绍一类纵向数据模型参数估计的EM算法,这种算法能一次性的估计模型中的所有参数,而且在多数情况下是收敛的。

关键词：纵向数据模型 EM算法

纵向数据分位回归模型的降维算法模拟研究

[期刊] 统计与决策 [作者] 罗幼喜李翰芳

文章对含多重随机效应的纵向数据模型提出了两种新的惩罚分位回归法,通过对分位回归系数分别施加Lasso和自适应Lasso惩罚,两种方法能够对模型中的自变量进行自动选择。并设计了参数估计的交替迭代算法,讨论了最优惩罚参数选取方法。蒙特卡罗模拟结果显示,新方法不仅能对分位回归系数做出准确的估计和选择,而且对随机误差分布也具有较强的稳健性。

关键词：纵向数据降维惩罚分位回归迭代算法蒙特卡罗模拟

纵向数据模型的稳健估计及经验似然推断

[期刊] 数理统计与管理 [作者] 李劭珉任燕燕陆军

本文针对纵向数据模型,利用指数平方损失函数构建了一种稳健的估计方法,并通过广义估计方程将数据间的相关性考虑到估计中,提高了估计的效率,推导出稳健的经验似然比函数,由此得到参数估计以及进行统计推断。通过蒙特卡洛模拟发现,无论假定的工作相关矩阵是否准确,本文构建的估计都具有较强的稳健性,且用本文方法进行统计推断能够得到更加稳健的结果。

关键词：纵向数据稳健估计经验似然

基于粗糙性惩罚的变系数纵向数据模型的参数估计

[期刊] 统计与决策 [作者] 郭海兵李连庆

对纵向数据变系数模型参数估计问题,文章采用构建惩罚似然函数的方法优化选择估计量,并采用三次样条作为惩罚项来控制其光滑性,通过选择合适的光滑参数优化变系数的估计量;然后讨论估计量的数字特征,并通过计算模拟验证结论。

关键词：纵向数据变系数模型粗糙性惩罚三次样条

纵向数据下变系数模型的一种稳健同质寻踪算法（英文）

[期刊] 中国科学技术大学学报 [作者] 汤恒郑智张伟平

探讨了变系数模型中参系数函数的同质性,其中同一个子群中的个体的系数函数是相同的.在重复观测的条件下,我们用B样条来拟合变系数模型的系数函数,同时用变点检测的方法来进行子群识别.为了解释可能的异常值或重尾分布,我们在M估计的框架下拟合系数函数,在本文中以绝对值(LAD)损失为例.模拟数据表明,当模拟数据集存在异常值或参数函数为重尾分布时,我们的估计方法优于常用的最小二乘(LS)估计.

关键词：变系数模型 M估计 B样条变点检测同质寻踪

纵向数据下部分线性模型的估计与性质

[期刊] 数理统计与管理 [作者] 王明辉尹居良

本文主要研究纵向数据部分线性模型的参数和未知回归函数的估计问题。具体来说,首先利用分位数回归方法,得到参数向量的分位数估计。在此基础上,运用概率权函数方法,给出未知回归函数的非参数估计。在一定的正则条件下,论文进一步证明了参数估计量的渐近正态性,也得到了回归函数估计的收敛速度。最后通过模拟研究与实际数据分析验证了方法的有效性和可行性。

关键词：部分线性模型纵向数据分位数回归渐近正态性

纵向数据下半参数Logistic模型的变量选择

[期刊] 统计与决策 [作者] 高仙立姜玉英

文章研究了纵向数据半参数Logistic回归模型的估计问题,给出了模型中未知参数和未知函数的估计方法,探讨了参数部分的变量选择问题,并对不同的变量选择方法进行比较分析。从模拟结果可以看到,文中给出的方法具有很好的估计效果。

关键词：纵向数据半参数Logistic模型变量选择

纵向数据部分线性模型的估计方法

[期刊] 统计与决策 [作者] 田萍马国锋

本文首先讨论了纵向数据部分线性模型:yij=x'ijβ+g(tij)+eij的可行广义最小二乘估计方法及其估计的渐近性质,然后通过统计模拟研究表明我们的估计方法在有限样本情形也有良好的效果。由该方法获得的估计量具有显示解,计算简便,便于实际应用。

关键词：纵向数据部分线性模型可行广义最小二乘估计

纵向数据下可加偏线性测量误差模型的变量选择

[期刊] 统计与决策 [作者] 许晓丽赵明涛

文章基于纵向数据研究可加偏线性测量误差模型的模型选择，提出了一种用于模型估计和选择的惩罚二次推断函数方法。利用该方法得到的非零参数的估计是相合的、渐近正态的，可加函数的估计具有最优收敛速度。数值模拟结果显示，在有限样本情况下，该方法要优于基于LASSO惩罚函数的惩罚二次推断函数方法。

关键词：纵向数据测量误差数据可加偏线性测量误差模型二次推断函数惩罚二次推断函数

超高维纵向数据部分线性模型的特征筛选

[期刊] 统计与决策 [作者] 郭望杨孝光周鹏飞李运明

超高维纵向数据的特征筛选是超高维特征筛选的难点之一，其难点是在保证边际筛选快速的前提下估计工作相关系数矩阵。文章在部分线性模型的假定下，考虑到纵向数据组间独立、组内相关的特点，采用样本协方差去估计未知的工作协方差矩阵，提出了剖面有协方差阵的确定独立筛选（PMSIS）方法，并在一定正则条件下，证明了该方法具有确定筛选性质。通过蒙特卡洛数值模拟与肠道菌群实例数据验证了该方法的有限样本性质，结果表明,新提出的PMSIS方法能有效筛选弱相关的协变量。

关键词：超高维纵向数据部分线性模型特征筛选确定筛选性质

基于纵向数据非线性混合模型的杉木林优势木平均高研究

[期刊] 林业科学研究 [作者] 李春明

以江西省大岗山实验局不同初植密度的杉木林为研究对象,选择修改的Richards模型形式,考虑样地效应,采用SAS软件进行非线性混合效应模型的模拟,利用AIC和BIC值评价模型模拟效果。在此基础上考虑优势木平均高连续观测数据的时间序列相关性,并把初植密度以哑变量形式考虑进去,再进行混合模型的模拟。最后,利用验证数据对混合模型方法与传统的非线性回归模拟方法进行精度比较。研究结果表明,修改的Richards形式的优势木平均高与林龄关系的非线性混合效应模型,其估计精度比传统的回归模型估计精度明显提高,增加随机效应参数个数能够提高模型的估计精度。一阶自回归误差结构矩阵模型在解释优势木平均高的时间序列相关...

关键词：杉木优势木平均高非线性混合效应模型时间序列相关性

纵向数据半参数模型的二次推断函数估计

[期刊] 统计与决策 [作者] 赵明涛许晓丽

文章基于纵向数据研究一般半参数模型y=XTβ+f(t)+ε,其中β为未知的回归系数,f(t)为未知平滑函数,ε为零均值随机误差项。利用基函数对f(t)进行展开近似,构造关于β和基函数系数γ的二次推断函数,然后利用割线法法求出β和γ的二次推断函数估计。最后给出估计的大样本性质,并通过数值方法得到了较好的模拟结果。

关键词：纵向数据半参数模型二次推断函数割线法