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[期刊] 统计与决策
[作者]
王想 邓光明 蒋远营
文章简捷地求取了零均值高斯模型参数的最小化残差平方和下的条件最大似然估计量,讨论了参数估计量的相合性、渐近正态性等最优性质。
[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] 数量经济技术经济研究
[作者]
叶宗裕
本文通过随机模拟计算研究了线性回归模型参数的LP估计量的一些特性,当误差项服从不同的分布时,在LP估计量中寻找最优或接近最优的估计。
关键词：
模拟计算 LP估计 粗尾分布 最优估计
[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] 数理统计与管理
[作者]
赵明清 席甜甜
加权整体最小二乘(WTLS)法是一种可同时顾及被解释变量和解释变量随机误差的估计方法,能够达到较高的预测精度。但是,该方法只考虑了模型的拟合优度,而忽略了复杂度,从而降低了其泛化能力。本文基于结构风险最小化原则,提出了线性EIV模型参数岭估计(PRE)方法,利用Lagrange乘数法导出了参数最优估计所满足的条件方程,并在此基础上给出了其数值解的迭代算法。为说明PRE方法的有效性,本文通过蒙特卡洛方法进行了数据模拟,进一步利用PRE方法对1995-2016年我国财险保费收入影响因素进行了实证研究,并与最小二乘(LS)、岭估计(RE)和加权整体最小二乘(WTLS)三种方法对比,研究结果表明:本文提出的PRE方法能明显提高预测精度,具有更强的泛化能力等优点。本文的最后还提出了PRE的统计性质等几个需要进一步研究的问题。
[期刊] 统计研究
[作者]
聂巧平
对于内生突变情形下的单位根检验,突变点的确定方法会影响到单位根检验的功效,不同方法在确定突变点位置时的表现也不尽相同。本文首先评述了几种常用的突变点确定方法及相应的单位根检验,然后对基于各类回归式残差平方和最小值确定突变点的方法进行了比较分析,本文所设数据生成过程有别于已有研究,并首次考虑了依据可行广义最小二乘(FGLS)估计来确定突变点。在此基础上,还对比分析了几种不同突变点确定方法下的单位根检验功效和实际检验水平。结论显示,依据FGLS残差平方和最小值得到准确突变点的频率最高,且在AO模型下据此进行Perron检验具有较高的功效且不会发生较大的水平扭曲。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
于力超
在纵向抽样调查活动中,常出现变量数据缺失的情况,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。目前已有方法主要适用于随机缺失机制下的缺失数据分析问题,常采用插补法生成完整数据集,基于此进行参数估计。本文在非随机数据缺失机制下,研究了几种基于模型的参数似然估计方法,包括模式混合模型法和选择模型法,对单调缺失模式下含缺失纵向调查数据给出了参数估计范例,进而引入随机效应参数,将两种方法加以推广。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
曲爽 顾希媛 张轶男
项目反应理论(Item response theory,IRT)是教育心理测量理论中发展较快的理论之一,称名反应模型是IRT中一个基本的项目反应模型.该文借助2015年de la Torre提出的一种参数估计方法—打折似然方法,将它与拟牛顿法中的BFGS方法结合对称名反应模型的参数进行估计.模拟研究表明:新的估计方法可有效地减少计算量.
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴刘仓 邱贻涛 詹金龙
假定一、二阶矩存在的条件下,文章研究了一般联合均值与方差模型的T型估计与最小一、二乘估计,通过模拟比较了T型估计与最小二乘估计两种估计方法,模拟和实例研究结果表明对该模型参数的两种估计方法是有用和有效的,尤其是T型估计更能表现出在参数估计中的优越性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
章敏 李再兴
文章分析了AR(1)模型中模型参数(序列方差、模型回归系数、序列的自协方差函数、自相关系数以及误差方差)估计(矩估计和最小二乘估计)的无偏性。对于非独立随机向量二次型的商的估计(如自相关系数估计等),给出了其偏差表达式并提供了相应的数值解法。通过数据模拟分析考察了这些参数估计的偏度情况。
[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] 统计研究
[作者]
秦磊 夏传信 施建军
针对具有多个来源的异质性数据,文献中通常提出复杂程度较高的模型用于描述每个数据子总体的特征,而本文着眼于刻画不同数据子总体的共性进而建立一个简单的模型。在参数估计方面,本文借鉴了普通线性模型的Maximin估计思想,提出了适用于广义线性模型的Maximin似然比估计方法及稀疏结构下的惩罚估计。该方法通过最大化所有子总体中似然比统计量的最小值,构建了一个简单而保守的模型,以减少数据来源较多而呈现的复杂性。本文所提方法适用于因变量服从正态分布、两点分布、泊松分布等指数族分布的情形,丰富了前人的研究成果,具有更好的实践意义。模拟分析显示,相比于经典的估计方法,Maximin似然比估计方法不仅能够有效地探寻子总体的共性,而且具有较高的样本外预测精度。本文的方法也适用于政府统计和经济统计中具有异质性的大型数据集。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周伟萍 王丰效
文章给出了双参数指数分布定时截尾样本场合下步进应力加速寿命试验TFR模型下参数的修正极大似然估计,并通过Monte-Carlo模拟说明修正的极大似然估计要好于极大似然估计。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
汪荣明 蓝欣 刘玉坤 仇春涓
合理的保费厘定对于保险公司至关重要。保费厘定通常可根据理赔的历史数据进行动态调整。在聚合风险模型下,基于可用的个险数据和团险数据,传统的平均理赔额估计方法存在模型假设太强或数据利用不充分等弱点。本文采用基于半参数密度比模型的经验似然估计方法,兼顾非参数模型的灵活稳健性和参数模型的有效性,充分利用历史索赔数据,同时对个险和团险的平均理赔额和条件理赔额进行估计。数值模拟和某公司健康险的真实数据分析表明,相比传统的经验估计,本文采用的经验似然估计具有更小的均方误差,因而更加可靠。
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