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[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。
[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。
[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。
[期刊] 统计研究
[作者]
赵明涛 许晓丽
纵向数据是随着时间变化对个体进行重复观测而得到的一种相关性数据,广泛出现在诸多科学研究领域。在对个体进行观测时,测量误差不可避免,忽略测量误差往往会导致有偏估计。本文利用二次推断函数方法研究关于纵向数据的参数部分和非参数部分协变量均含有测量误差的部分线性变系数测量误差(errors-in-variables, EV)模型的估计问题。利用B样条逼近模型中的未知系数函数,构造关于回归参数和B样条系数的偏差修正的二次推断函数以处理个体内相关性和测量误差,得到回归参数和变系数的偏差修正的二次推断函数估计,然后证明了估计方法和结果的渐近性质。数值模拟和实例数据分析结果显示本文提出的方法具有一定的实用价值。
[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]
白永昕 钱曼玲 田茂再
在超高维数据中,一方面，协变量的维数可能远远大于样本量,甚至随着样本量以指数级的速度增长；另一方面，超高维数据通常是异质的，协变量对条件分布中心的影响可能与他们对尾部的影响大不相同，甚至会出现重尾以及异常点的复杂情况。文章在协变量维度发散且为超高维的情况下研究了部分线性可加分位数回归模型的变量选择和稳健估计问题。首先，为了实现模型的稀疏性和非参数光滑性，引入了一种非凸Atan双惩罚，并采用分位迭代坐标下降算法来解决所提方法的优化问题。在选择适当正则化参数的情况下，证明了所提双惩罚估计量的理论性质。其次，通过模拟研究对所提方法的性能进行验证。模拟结果表明，所提方法比其他惩罚方法具有更好的表现，尤其是在数据存在重尾的情况下。最后，通过基于癌症筛查病人血液样本数据的实证来验证所提方法的实用性。
[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。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
胡亚南 王金天 田茂再
考虑高维空间数据的截面相依性、异质性、非线性等特征,本文提出部分线性可加的空间分位回归模型,其优势在于:(1)设定部分线性可加的结构,形式更加灵活,能够刻画变量间的非线性关系;(2)基于分位回归视角,考察在不同分位水平下协变量对响应变量的影响,能够获得更加全面的信息;(3)在不同分位水平下,允许不同的稀疏性,避免高维灾难,具有优良的可解释性和稳健性。针对模型中的内生性、非线性以及冗余变量等问题,本文利用特征向量空间滤波、B样条基函数展开、group SCAD惩罚等技术,提出有效的估计程序。数值模拟考虑不同的模型设定,展示了本文提出方法的有效性。最后,利用部分线性可加的空间分位回归模型研究县域情形下食物选择条件对当地居民健康状况的影响。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
胡亚南 王金天 田茂再
考虑高维空间数据的截面相依性、异质性、非线性等特征,本文提出部分线性可加的空间分位回归模型,其优势在于:(1)设定部分线性可加的结构,形式更加灵活,能够刻画变量间的非线性关系;(2)基于分位回归视角,考察在不同分位水平下协变量对响应变量的影响,能够获得更加全面的信息;(3)在不同分位水平下,允许不同的稀疏性,避免高维灾难,具有优良的可解释性和稳健性。针对模型中的内生性、非线性以及冗余变量等问题,本文利用特征向量空间滤波、B样条基函数展开、group SCAD惩罚等技术,提出有效的估计程序。数值模拟考虑不同的模型设定,展示了本文提出方法的有效性。最后,利用部分线性可加的空间分位回归模型研究县域情形下食物选择条件对当地居民健康状况的影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
冯三营 和文琦
部分线性模型是一类非常重要的半参数回归模型，由于它既含有参数部分又含有非参数部分，与常规的线性模型相比具有更强的适应性和解释能力。文章研究带有局部平稳协变量的固定效应部分线性面板数据模型的统计推断。首先提出一个两阶段估计方法得到模型中未知参数和非参数函数的估计，并证明估计量的渐近性质，然后运用不变原理构造出非参数函数的一致置信带，最后通过数值模拟研究和实例分析验证了该方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨维珍 赵培信
文章结合基函数逼近以及惩罚最小二乘技术,对响应变量随机缺失下的部分线性模型,给出了一个变量选择方法.并结合局部二次逼近,得到了一个迭代算法.数据模拟表明该变量选择方法是可行的。
[期刊] 统计研究
[作者]
魏传华 吴喜之
对于两个部分线性模型参数部分中模型系数是否相等的检验问题,本文基于比较原假设与备择假设下模型拟合的残差平方和的思想构造了检验统计量,并给出了计算检验p-值的F分布逼近法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
来鹏 季静雯 刘一鸣
文章研究了响应变量随机缺失下超高维数据的特征筛选方法,Kolmogorov过滤方法被用于筛选构建倾向得分函数的重要协变量,据此推广逆概率加权技术构建响应变量随机缺失下的边际特征筛选过程。通过大样本理论证明了所提出的筛选方法在一些常规条件下具有确定性筛选性质,利用蒙特卡罗模拟研究了其有限样本性质,并将其应用于实际数据问题来验证评估其实用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
来鹏 季静雯 刘一鸣
文章研究了响应变量随机缺失下超高维数据的特征筛选方法,Kolmogorov过滤方法被用于筛选构建倾向得分函数的重要协变量,据此推广逆概率加权技术构建响应变量随机缺失下的边际特征筛选过程。通过大样本理论证明了所提出的筛选方法在一些常规条件下具有确定性筛选性质,利用蒙特卡罗模拟研究了其有限样本性质,并将其应用于实际数据问题来验证评估其实用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李佳 陈丽芳 杨宜平
文章考虑纵向数据下工具变量线性回归模型,将二次推断函数方法引入工具变量线性回归模型.提出了基于工具变量的二次推断函数的估计方法,证明了所提出估计的渐近性质。
关键词：
纵向数据 工具变量 估计方程 二次推断
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