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[期刊] 统计与决策
[作者]
张颖
文章研究了可变窗宽的自适应N-W核回归估计,并提出了一种改进的自适应N-W核回归估计。研究表明,在三种N-W核回归估计中,具有可变窗宽的自适应N-W核回归方法比固定窗宽的N-W核回归方法的估计效果更好,对于一个自适应N-W核回归估计量来说,使用算术均值得到的窗宽比使用几何均值得到的窗宽,在估计效果上有更大的优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张颖
文章利用改进了的N-W核估计量—加权N-W核估计量来估计回归函数,在给定的条件下,证明了加权N-W核估计量的渐近正态性,并通过模拟研究得出,利用非参数核估计法估计回归函数时,加权N-W核估计量要优于N-W核估计量。
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛娇 傅德印 高海燕 韩海波
稀疏惩罚分位数回归是高维数据分析中进行变量选择和稳健估计的重要工具。对于具有分组解释变量的问题，期望达到组内和组间稀疏的理想效果，但是许多现有方法未能实现这一目标。文章将自适应Lasso和自适应Group Lasso相结合，构建了一种自适应稀疏Group Lasso惩罚分位数回归（Q-AdSGL）模型，给出了基于ADMM算法的模型求解方法，并讨论了估计量的Oracle性质。通过Monte Carlo模拟研究和实例分析证明了所提模型和算法的有效性。
[期刊] 统计研究
[作者]
祝金甫 汤伟 冯兴东
Wild Bootstrap是一种适用于回归方程中存在异方差时的再取样方法。本文通过线性回归Huber估计量的模拟研究,比较了不同的bootstrap方法,并验证了wild bootstrap方法在有限样本下的有效性。通过运用一种简单有限样本统计量对wild bootstrap加以修正,对于存在异方差性且基于固定设计的回归模型而言,wild bootstrap成为首选的重复抽样法。
[期刊] 南开经济研究
[作者]
张晓峒
当经济变量表现为非平稳特征,且模型存在自相关时,用解析的方法研究回归系数估计量的分布是困难的。本文采用自举模拟的方法以9种不同类型为条件分别估计回归系数估计量的分布特征,并对回归系数估计量的收敛速度做出定量分析与比较。
关键词：
自举 估计量 模拟 响应面函数
[期刊] 统计研究
[作者]
邹国华,周永正
分层回归估计与分层比估计的方差性质邹国华周永正ＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｅｐａｐｅｒｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅＶａｒｉａｎｃｅＰｒｏｐｅｒｔｙｏｆＳｔｒａｔｉｆｉｅｄＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎＥｓｔｉｍａｔｉｏｎａｎｄＳｔｒａｔｉｆｉｅｄＲａｔｉｏＥｓｔｉｍａｔｉ...
[期刊] 统计与决策
[作者]
钟守洋
抽样回归估计是在抽样的场合,采用回归估计方程估计总体总量的一种统计调查方法。在国外的许多统计学著作里都介绍过这种很有用的方法,而且其应用效果毫不逊色于我们通常采用的抽样调查方法。因此,广大统计工作者,特别是基层统计人员和经济工作者有必要了解这种方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王巧英
[期刊] 统计研究
[作者]
袁卫，刘文卿，黎樟林
中国农产量抽样调查的回归估计袁卫，刘文卿，黎樟林在复杂的统计推断中，如果有可靠的辅助资料可以利用，通常会提高统计推断的效果。中国农产量抽样调查采用的随机起点对称系统抽样（也称对称等距抽样），如通过使用回归估计的方法，可使估计量的精度得到很大提高。一、...
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜素红 陈晓
文章利用非参数可加模型来构造经济增长函数。从研究方法看,文章采用了一种较为简便的非参回归估计方法构造矩阵,并运用Backfitting算法来对该函数进行迭代求解。该方法简单明了,在程序实现过程中避免了选择窗宽的繁冗过程;从实证的角度看,文章从两个方面来考虑经济增长的影响因素:外商直接投资和普通高校招生情况,这两方面皆被目前人们所普遍关注。实证结果揭示了影响经济增长的一些重要特征。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
陈光慧
在抽样调查领域中,关于抽样方案设计的研究应用较为充分和完整,但关于抽样估计的研究应用却较为缺乏和滞后。本文首先总结了国外相关研究成果,研究了基于广义加权回归的抽样估计方法,同时证明其满足渐近设计无偏和最小化渐近期望方差的理论条件。同时,本文以各类常见的抽样设计为基础,通过模型组和模型水平将现有的超总体回归模型进行扩展,基于复杂的多阶连续抽样调查,建立各种类型的超总体回归模型进行模型辅助的广义加权回归抽样估计,给出了具体的回归估计步骤和结果,最终形成一套关于广义加权回归抽样估计的理论方法体系,为抽样估计方法在我国政府统计部门中的有效应用奠定理论基础。
[期刊] 统计研究
[作者]
邰凌楠 王春雨 田茂再
数据缺失问题普遍存在于应用研究中。在随机缺失机制假定下,本文从模型推断角度出发,针对线性缺失分位回归模型,提出一种新的有效估计方法——逆概率多重加权(IPMW)估计。该方法是在逆概率加权(IPW)估计的基础上,结合倾向得分匹配及模型平均思想,经过多次估计,加权确定最终参数估计结果。该方法适用于响应变量是独立同分布或独立非同分布的情形,并适用于绝大多数数据缺失场景。经过理论推导及模拟研究发现,IPMW估计量在继承IPW估计量的优势上具有更稳健的性质。最后,将该方法应用于含有缺失数据的微观调查数据中,研究了经济较发达的准一线城市中等收入群体消费水平的影响因素,对比两种估计方法的估计结果,发现逆概率多重加权估计量的标准偏差更小,估计结果更稳健。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
罗薇 董振宁
校准是最常用的加权调整方法,然而传统加权调整设计效应模型只考虑有差异权数导致的精度损失,忽略使用辅助信息后的精度改进,因此应用于设计效应计算时存在一定的缺陷。本文在Spencer模型的基础上进行拓展,引入反映辅助变量和调查变量相关关系的广义回归估计量,构建了校准加权设计效应的一般模型。数值分析结果显示,校准加权设计效应模型的效果优于传统加权调整设计效应模型;尤其在调查变量与辅助变量高度相关的情形下,校准加权设计效应模型能够准确地估计出不等概率抽样设计和校准调整的综合效率。
关键词：
校准 辅助信息 广义回归估计量 设计效应
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