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[期刊] 统计与决策
[作者]
宋红凤 汤杨冰 徐登可
文章在响应变量随机缺失下研究非线性均值方差模型的参数估计问题。基于回归插补和随机回归插补两种缺失插补方法以及结合Gauss-Newton迭代计算算法给出该模型中未知参数的极大似然估计。并通过对两个随机模拟例子实际例子的研究分析,结果都表明了所提出的模型与统计方法具有可行性和实用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋红凤 汤杨冰 徐登可
文章在响应变量随机缺失下研究非线性均值方差模型的参数估计问题。基于回归插补和随机回归插补两种缺失插补方法以及结合Gauss-Newton迭代计算算法给出该模型中未知参数的极大似然估计。并通过对两个随机模拟例子实际例子的研究分析,结果都表明了所提出的模型与统计方法具有可行性和实用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
龚艳冰 杨舒馨 戴靓靓
文章针对输入自变量参数与输出因变量均为三角模糊数的模糊线性回归模型,引入模糊数的可能性均值和方差概念,提出三角模糊数的可能性均值-方差欧氏距离测度。在此基础上,结合最小二乘原理,考虑实测值与估计值之间的均值-方差欧氏距离最小,从而得到模糊回归方程的参数估计值。最后,通过一个实例说明方法的有效性和可行性。
关键词：
可能性均值 可能性方差 模糊线性回归模型
[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]
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。
关键词：
分位数回归 响应变量缺失 多重插补 有效
[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]
张秀伟 张香云
文章依据贝叶斯原理,基于MCMC方法推导了缺失数据下混合模型的参数估计迭代公式.以8个杉木固定样地观测资料数据建立混合模型,通过计算机模拟,得到了缺失30%时参数的估计结果,并与线性模型下三种方法的估计结果做了比较分析。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
赵振全 陈守东
本文将在分析高低点法缺点基础上,提出一种简单线性模型参数估计的高低平均值法,并从统计理论和模拟实际两方面论证高低平均值法在保持简单易算优点的同时,具有与最小二乘估计相类似的统计精确性。以下考虑简单线性模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
张露露 黄希芬
逆高斯回归模型可用于分析正偏态数据，人们通常研究解释变量对其均值参数的影响，但往往忽略了对其散度参数的影响，文章则基于解释变量对均值和散度都有影响的前提，针对联合均值和散度逆高斯回归模型，探讨模型参数的极大似然估计问题。MM算法在优化问题上具有分离参数、降低目标函数的维度、简化求解过程等优点，将MM算法应用于联合均值和散度逆高斯回归模型，能将多元似然函数彻底分解为一系列一元函数之和，从而绕开了参数估计中的矩阵求逆问题。模拟研究表明，当数据量达到100时就能得到很好的估计效果；实证分析表明，理论研究在实际应用中具有可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
于力超
在抽样调查活动中,如何对含缺失的数据集进行总体参数估计是一个热点话题。目前已有方法主要针对因变量数据缺失的情形,对协变量缺失的情况研究较少。文章在协变量数据缺失机制为MAR或NMAR的情形下,介绍了几种协变量缺失情形下参数估计的方法,包括多重插补法、Bayes法、EM极大似然估计法,尝试将EM算法、Gibbs抽样法、数据扩充算法等统计计算方法引入协变量缺失情形下的参数估计问题。并通过数值模拟,对几种方法进行比较。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王淑影 刘舒也 张亚男 程云飞
在生存分析研究中,多数文章假定感兴趣的失效时间和删失时间是独立的,但这一假设在实际情况中未必合理。如果忽略失效时间与删失时间的相依性,可能会导致错误的结论。所以本文考虑在带有信息的K型区间删失数据下,采用基于两步估计的极大似然估计方法对误差项服从标准正态分布的加速失效时间模型(accelerated failure time model,AFT)进行参数估计。同时还进行了数值模拟以验证提出方法的有效性。最后,应用所提出的方法分析艾滋病的临床试验数据。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
马薇 袁铭
本文提出使用核估计的方法构造平滑转移模型(STR)的非参数模拟最大似然估计(NPSML),给出了NPSML估计量的构造方法、渐近性质以及相应的核函数和窗宽的选择准则,并利用滑动窗宽算法对估计量的构造过程进行了改进。通过Monte Carlo实验证明,该方法是可靠的,并且当误差项存在序列相关时,此种估计量是稳健的。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
杨继生
基于面板数据的结构VAR模型在宏观经济分析中具有很好的适用性。本文选择了两个具有代表性的估计量——参数估计的GMM估计量和半参数估计的PSS估计量,建立了PSVAR模型的估计程序,并将其推广到非线性PSVAR模型中。仿真实验结果显示,对线性PSVAR模型,当样本规模较小时,GMM估计量总体表现要优于PSS估计量。而当样本较大时,PSS估计量有较好的表现。对非线性PSVAR模型,PSS估计量要明显优于GMM估计量。
[期刊] 统计与决策
[作者]
席梦瑶 赖俊峰 张改梅
Weibull分布是一种常见的计算可靠性的分布，其尺度参数和形状参数常用极大似然估计法或最小二乘法进行估计。在对含缺失数据的Weibull分布进行参数估计时，若只使用完整数据进行估计，将会造成较大偏差。针对该问题，文章模拟一组服从Weibull分布的数据集，使其分别随机缺失10%、25%、40%和60%，缺失数据采用Bootstrap插补法处理，模拟验证结果表明，随着缺失比例增加，参数估计值与真实值的差别逐渐扩大，当缺失比例不超过60%时，Bootstrap插补法可作为处理Weibull分布缺失数据的方法。用MCMC法验证不同缺失比例下Bootstrap插补法的性能，结果表明，缺失比例越高，估计值的偏差和均方误差越大。运用真实经纱断裂数据验证上述试验，所得结果与模拟试验结果基本吻合。
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