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[期刊] 统计与决策  [作者] 李乃医  李永明  韦盛学  
利用光滑经验似然方法,讨论了缺失数据下非线性分位数回归模型的回归系数的经验似然置信区域。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王秀丽  张淑霞  
文章考虑协变量缺失下非线性分位数回归中参数部分的经验似然统计推断,提出了加权修正的估计方程,并给出了当缺失机制已知和未知时极大经验似然估计的渐近分布,得到了著名的Horvitz-Thompson现象。
[期刊] 统计与决策  [作者] 丁先文  陈建东  朱小芹  
文章研究了响应变量随机缺失下分位数回归模型的参数估计问题。首先基于观测数据得到了响应变量的条件分位数估计;其次在响应变量随机缺失的假定下,对缺失数据进行多重插补;最后,基于插补后的数据集对模型进行参数估计。该方法在数据缺失率较大或协变量维数较大时,参数估计结果依然有效。通过随机模拟说明了该方法的优越性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 袁进义  杨宜平  
文章考虑纵向数据下工具变量线性回归模型,基于工具变量和二次推断函数方法,提出了回归参数的经验对数似然比统计量。在一些正则条件下,证明了所提出的经验对数似然比统计量渐近于标准卡方分布,由此构造兴趣参数的置信域。
[期刊] 统计与决策  [作者] 吉肖肖  张成毅  罗双华  
文章研究了在响应数据缺失和辅助信息下线性分位数回归模型的估计问题和大样本性质。采用逆概率加权方法,给出了响应数据缺失和辅助信息下线性分位数回归模型的加权经验似然估计;在一定条件下,证明了所构造的分位数经验对数似然比统计量服从卡方分布;进而构造了该似然比的置信域,证明了所得的分位数经验似然估计的渐近正态性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 吉肖肖  张成毅  罗双华  
文章研究了在响应数据缺失和辅助信息下线性分位数回归模型的估计问题和大样本性质。采用逆概率加权方法,给出了响应数据缺失和辅助信息下线性分位数回归模型的加权经验似然估计;在一定条件下,证明了所构造的分位数经验对数似然比统计量服从卡方分布;进而构造了该似然比的置信域,证明了所得的分位数经验似然估计的渐近正态性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 袁晓惠  司贺  王纯杰  
文章将诱导光滑的思想引入到面板数据的分位数回归模型中。在固定效应模型中,同时构造了回归参数的点估计和渐近置信区间估计;进行蒙特卡洛实验比较了诱导光滑估计和相关文献中涉及到的4种估计在有限样本下的估计效率;通过一个真实数据的实证分析说明诱导光滑方法在面板数据分位数回归模型的参数估计中具有一定的优势。
[期刊] 统计与决策  [作者] 潘莹丽  刘展  宋广雨  
数据挖掘的常用方法是回归分析,传统的回归分析仅可由自变量估计因变量的条件期望,分位数回归可由自变量估计因变量的条件分位数。在实际应用中,常会因为某些原因导致数据缺失,这些数据不可盲目删除或丢弃,否则会造成有偏的估计。在分位数回归模型下,文章以缺失数据为研究对象,主要解决两个方面的问题:一是利用逆概率加权的方法设计权重,通过构造加权的估计函数调整协变量随机缺失对参数估计造成的影响;二是设计Proximal-ADMM算法对模型参数进行估计。模拟与实证研究表明:采用Proximal-ADMM算法对带有缺失数据的分位数回归模型进行参数优化,所得估计量是无偏的。
[期刊] 统计与决策  [作者] 公徐路  李幸福  
文章对响应变量缺失时纵向数据下部分线性模型的兴趣参数估计问题借助经验似然方法,基于二次推断函数提出了回归系数和基准函数的广义经验似然比函数,得到了相应的极大经验似然估计。证明了所提出的经验对数似然比渐进于χ~2分布,由此构造了相应的置信域和逐点置信区间。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张文专,王力宾,王学仁  
[期刊] 统计与决策  [作者] 聂浩巍   李志强  
计算机内存限制和分位数回归损失函数的不光滑性,对海量数据下分位数回归的研究提出了挑战。文章将聚合估计方程与核卷积光滑方法相结合,提出了一种在分布式环境下基于估计方程的光滑分位数的回归聚合估计算法(DSCQR)。理论研究表明,在分块数K满足一定条件时,聚合估计量与全样本估计量具有相同的渐近性质。模拟和实证研究结果表明,所提方法和已有研究提出的DCQR方法相比,在计算速度上具有显著优越性,且在K满足一定条件时具有相当的稳健性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 吕升日  何帮强  
文章研究了鞅差误差序列下非线性半参数测量误差回归模型,利用逆卷积的方法得到了非参数的无偏估计,构造了未知参数的经验对数似然比统计量,在测量误差分布为普通光滑分布时,证明了经验对数似然比统计量服从渐近卡方分布,所得结果可以用来构造出未知参数估计量的置信域。
[期刊] 统计与决策  [作者] 彭毳鑫  胡敏  赵志文  
文章讨论条件矩约束下自回归模型参数的估计问题。利用经验似然方法,给出了条件矩约束下自回归模型参数的估计,证明了估计量的极限分布为正态分布。在此基础上,通过随机模拟研究说明所给出的方法具有可行性。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 谭佳玲   吴刘仓   陈慧媛  
诸多学科领域中大量数据都存在偏斜与缺失,针对不同的缺失机制,考虑相应的处理方法是必要的。基于众数是“最多水平”的标志值,本文提出了一种同时解决数据带有偏斜特征且存在不可忽略缺失时的估计方法。通过Logistic回归模型指定数据缺失机制,借助Gibbs抽样与M-H算法相结合的混合抽样算法,获得参数的联合贝叶斯估计。模拟研究比较了不同缺失数据机制和不同先验设定所得的结果,随机模拟表明不同先验设置下具有一致的结论且不可忽略缺失机制模型处理缺失数据优于随机缺失机制模型。电子元件损坏数据的实例分析体现了方法的可行性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 安佰玲  王森  胡洪胜  
文章主要研究了线性回归模型在因变量缺失下的约束估计,基于完整数据方法和单点插补方法,我们给出了模型系数的两种约束估计,并研究了估计量的渐近正态性.最后,我们通过数值模拟验证了所提方法的有效性。
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