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[期刊] 预测
[作者]
涂国平
1 前言在文献[1]中对回归模型■中的序列相关即随机误差ε_i相关的问题,给出了一种马尔柯夫分析法,该方法过程简明,且能收到较好的效果。但亦如文献[1]所指出的,该方法的分析结果受到过程中状态划分的直接的影响,即不具有稳健性,当其中的某个数据出现小的扰动时,将对分析
[期刊] 预测
[作者]
涂国平
解决自相关回归问题的一种新方法涂国平（南昌大学数学与系统科学系３３００４７）１问题的提出对于回归模型一个常用的假设是τｉ是不相关的，或是独立正态随机变量．但在实际应用过程中，很多都涉及时间序列数据，此时误差项τｉ往往是时间上相关的，因此常用的假设在实...
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜佃高 张娟娟 葛永慧
建立在稳健估计基础上的稳健回归方法能有效地消除或减弱粗差对回归系数估值的影响。然而,不同稳健估计方法的稳健性不尽相同。文章采用仿真实验的方法,以二元至四元线性回归为例,对13种常用稳健估计方法的稳健性进行比较。
关键词：
多元线性回归 粗差 稳健估计 方法比较
[期刊] 统计与决策
[作者]
倪加勋
目前,在经济管理和统计工作中分析二个或二个以上变量之间的关系时,比较多地应用回归方法。因为回归分析是确定变量之间的关系并通过自变量去预测因变量的一种有力工具.但是在使用中效果并不十分理想,其原因是:回归分析是一种数理统计方法,它是建立在一定的假设基础上的。如果客观情况符合假设条件就能取得较好的效果,反之,就不能。但客观现象是千变万化的,我们也不能用一种方法去套,应该根据不同的客观现象,提出不同的方法。最近从国
[期刊] 统计与决策
[作者]
倪加勋
在1986年第3期《统计与决策》杂志上,我曾经介绍过一种单调回归的方法。近年来随着计算机科学的发展。国外数理统计中应用回归这一分支也得到很快的发展。例如,多元回归,过去由于计算工作量比较大,在应用上受到了一定的限制,而现在则已有大量的统计软件可供使用,而且有许多软件如minitab,spss 等已经可用于微机,这些软件使用方便,并不需要掌握某种程序语言,只要学会几个简单的指令,把数据输入,很快能得到计算结果,因此回归方法的应用也日益广泛。此外除了传统的
[期刊] 统计研究
[作者]
王国梁,丛培齐,张尧庭
在社会实践活动中,政府机构及某些管理部门往往要及时了解人们对某一问题的看法,以及人们产生这些看法的原因。从统计的观点看就是要研究某一事件A发生的概率P,以及P的大小与哪些因素有关。传统的做法是根据不同的研究内容,设置各种问卷调查表,由被调查者按自己的真实想法填写,然后通过对资料的整理作列联表分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪瑜 林祎明 孙慧敏
为了解决现有PM方法应用于三区间数回归模型时难以保证数学一致性及回归区间和观测区间之间存在的相交性问题，文章构建一种用于回归区间上下界的PM方法和用于回归最有可能值点非参数化方法的混合回归模型，通过添加“回归区间上界≥回归最有可能值≥回归区间下界”这一约束条件来确保区间数据的数学一致性，并通过限制“回归区间上界≥观测区间下界且观测区间上界≥回归区间下界”来确保区间相交性。基于K-T方程组讨论回归系数的解析表达式。蒙特卡洛模拟结果表明：与CCRM~+模型相比，混合回归模型具有更好的回归效果，PCO平均提高了121%,N_0平均降低了89%。在观测数据波动更大的多元回归中，混合回归模型也具有更好的回归效果。
[期刊] 统计研究
[作者]
李向杰 吴燕燕 张景肖
经典的充分降维方法对解释变量存在异常值或者当其是厚尾分布时效果较差,为此,经过对充分降维理论中加权与累积切片的分析研究,本文提出了一种将两者有机结合的稳健降维方法——累积加权切片逆回归法(CWSIR)。该方法对自变量存在异常值以及小样本情况下表现比较稳健,并且有效避免了对切片数目的选择。数值模拟结果显示CWSIR要优于传统的切片逆回归(SIR)、累积切片估计(CUME)、基于等高线的切片逆回归估计(CPSIR)、加权典则相关估计(WCANCOR)、切片逆中位数估计(SIME)、加权逆回归估计(WIRE)等方法。最后,通过对某视频网站真实数据的分析也验证了CWSIR的有效性。
关键词：
充分降维 切面逆回归 加权 累积切片估计
[期刊] 工业工程
[作者]
方俊涛 何桢 宋琳曦 张阳
响应曲面方法是生产过程改进和优化的一种非常有效的方法。在传统的响应曲面模型的建立过程中,通常假定随机误差服从正态分布且相互独立具有相同的方差。但是实际生产中随机误差的方差并不是完全相同,观测值中会存在异常点,这就需要稳健的估计方法来抑制异常点对模型估计的影响。为了降低异常点对响应曲面模型最优值的影响,针对响应曲面方法中的中心复合设计,充分考虑到不同实验设计位置上可能出现异常点的情况,对稳健M-回归方法:Huber-估计、Tukey-估计和Welsch-估计进行了理论比较研究。研究结果表明Welsch和Tukey-估计能有效改善异常点对响应曲面模型最优值的影响,消弱异常点对中心复合设计的干扰。通...
关键词：
响应曲面 稳健M-回归 中心复合设计
[期刊] 统计研究
[作者]
王新军,黄守坤
The econometrics model which is established by traditional ordinary least square mainly reveals the long-term and average relations among economical variables. In the forecasting application, it couldn't distinguish near future and far future influence. As a result, its forecasting application can't reveal the short-term waved changes of variables. By using the method that is applied in M-estimation of robust regression to deal with outliers, we set up forecasting robust regression model. Our purpose is to add factors that economical variables are influenced by time sequence into regression model in its forecasting application. By empirical analysis, we also test and verify that this method indeed heighten the model's forecasting precision.
关键词：
预测 稳健回归 M-估计
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
刘汉中
本文在传统HAC法的基础上,将截断参数M设定为样本容量T,并推导新的模型显著性检验Wald*统计量的极限分布。通过比较分析,表明Wald*统计量能大大减少伪回归概率,且新统计量比传统检验统计量更加稳健,但是也发现新的统计量具有一定程度的检验水平扭曲,原因在于截断参数M的设定忽略了AR过程的持久性、MA过程的滞后阶等因素,从而导致Wald*存在检验水平扭曲,说明M的设定不当会产生伪回归和检验水平扭曲现象。
[期刊] 经济研究
[作者]
张征宇 孙广亚 杨超 周亚虹
传统分位数回归方法(QR)可以揭示解释变量对因变量的异质性边际影响,因而在实证研究中具有广泛的应用。但QR方法的缺点是估计结果的阐释依赖于不可观察扰动项的经济学含义。本文提出一种新的因变量条件分位数回归(outcome conditioned QR,简称OC-QR)方法,用于分析政策效应的异质性。OC-QR的优点是能够直接识别并估计因变量位于其无条件分布的某一分位点(区间)时,解释变量对因变量的平均边际影响。新方法不仅能够刻画关键解释变量对因变量的异质性影响,并且具有更清晰的经济学解释。本文研究了OC-QR的识别、估计与推断步骤,还进一步讨论了OC-QR与OLS、QR以及Firpo et al.(2009)提出的无条件分位数回归(UQR)之间的区别和联系。最后,运用该方法研究了房价上涨对家庭消费的异质性影响,以及最低工资标准提高对不同工资水平人群的作用。结果表明OC-QR方法能较好地捕捉政策效应的异质性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张旭涛 何桢
针对多响应参数优化问题,考虑响应间相关性和可控因子波动的影响,提出了一种基于似无关回归的多元稳健损失函数方法。首先采用似无关回归对模型拟合和过程优化中的相关参数进行估计,更有效地利用响应间相关性信息;然后利用给定点处梯度信息来估计可控因子波动对过程稳健性的影响。算例表明,当响应间存在相关性时,与最小二乘方法相比,采用似无关回归拟合的响应曲面模型精度更高;与传统质量损失函数相比,在采用相同质量成本矩阵时,采用稳健损失函数方法得到的最优解处期望质量损失更小。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张旭涛 何桢
针对多响应参数优化问题,考虑响应间相关性和可控因子波动的影响,提出了一种基于似无关回归的多元稳健损失函数方法。首先采用似无关回归对模型拟合和过程优化中的相关参数进行估计,更有效地利用响应间相关性信息;然后利用给定点处梯度信息来估计可控因子波动对过程稳健性的影响。算例表明,当响应间存在相关性时,与最小二乘方法相比,采用似无关回归拟合的响应曲面模型精度更高;与传统质量损失函数相比,在采用相同质量成本矩阵时,采用稳健损失函数方法得到的最优解处期望质量损失更小。
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