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[期刊] 统计研究
[作者]
孙艳 何建敏 周伟
随机条件持续期(SCD)模型能有效刻画超高频时间序列中持续期的变化,但该模型假定期望持续期生成机制固定,且模型参数估计存在一定的困难。文章在不假定条件均值形式和冲击项分布的基础上结合核估计方法提出了非参数SCD模型及其迭代求解方法。然后,基于TEACD(1,1)模型生成的模拟数据,将非参数SCD模型与用卡尔漫滤波进行伪似然估计的参数SCD模型和用Gibbs抽样进行马尔科夫蒙特卡罗估计的参数SCD模型的拟合效果进行比较,实证表明在大样本条件下非参数SCD模型的拟合效果与用MCMC估计的参数SCD模型的拟合结果相差不大,但明显优于用QML估计的参数SCD模型的拟合结果,且非参数SCD模型能为参数SCD模型的参数设定提供参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘建平 何建敏 孙艳
随机条件持续期(SCD)模型能有效刻画超高频时间序列中持续期的演变进程,但该模型假定条件期望持续期生成机制固定。文章不假定冲击项的分布,并且放宽条件均值函数形式,提出了形式较为灵活的半参数SCD模型;并改进传统的半参数估计方法,提出相应的迭代求解算法。然后,基于EACD(1,1)模型生成的模拟数据,将半参数SCD模型与用卡尔漫滤波进行伪似然估计的参数SCD模型进行比较。实证表明,半参数SCD模型有较好的包容性,且在大样本条件下半参数SCD模型的拟合效果优于参数SCD模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨丰凯 袁海静
与正态回归相比,学生t回归模型是一种对异常值较稳健的回归模型,通常用Gibbs抽样算法估计参数。而Gibbs抽样是一种迭代算法,所得样本不是独立样本,统计推断之前需判断其收敛性。文章探讨了一种基于逆贝叶斯公式的非迭代抽样算法,该算法利用t分布的正态混合表示,结合EM算法和重要再抽样算法,得到参数的独立同分布的后验样本,该样本可直接用于统计推断,从而避免了Gibbs抽样中的问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨丰凯 袁海静
与正态回归相比,学生t回归模型是一种对异常值较稳健的回归模型,通常用Gibbs抽样算法估计参数。而Gibbs抽样是一种迭代算法,所得样本不是独立样本,统计推断之前需判断其收敛性。文章探讨了一种基于逆贝叶斯公式的非迭代抽样算法,该算法利用t分布的正态混合表示,结合EM算法和重要再抽样算法,得到参数的独立同分布的后验样本,该样本可直接用于统计推断,从而避免了Gibbs抽样中的问题。
[期刊] 中国特殊教育
[作者]
陈静波 田丽丽 谈继红 赵航
内隐态度已成为社会心理学重要的研究领域,对于这一概念的争论和探讨一直没有停止。为了进一步理解内隐态度,引入一种新的态度理论模型——迭代多重加工模型(Ite-rative Reprocessing Model,IR模型),该模型在认知神经科学研究的基础上,建构了一个从稳定的态度表征到评价结果的连续的、动态的加工系统,为解释内隐态度提供了崭新的视角。本文介绍了IR模型的主要观点,并结合该模型对内隐态度的内涵进行了探讨。
关键词：
态度 迭代多重加工模型 内隐态度
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
周梦雨 田茂再
缺失数据现象在观测数据中是十分常见的问题,而EM算法是针对缺失数据问题中求参数估计的常用方法,将不完全数据转化为完全数据问题来处理,本文针对缺失数据的分层线性模型提出了Guass-Seidel型迭代方法,其主要思想是,迭代产生当前最新值,并运用最新值计算得到下一步最新参数估计值,对分层线性模型中固定效应与随机效应部分的参数估计进行推导,依据判断准则决定迭代过程的收敛,迭代过程结束,本文主要贡献之一在于利用Guass-Seidel型迭代提高算法收敛速度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
石高超 田志宏 都娟
随着技术发展的日新月异,产品更新换代决策成为众多企业面临的普遍问题,也是决定企业持续保持竞争优势的重要因素。产品迭代模型作为一种模拟多代产品同时扩散和相互替代过程的方法,是制定产品更新换代决策的重要依据。文章根据研究视角的不同将产品迭代模型分为两类,分别梳理了发展脉络,评析了两类模型的特点和适用性,并指出进一步研究需要关注的新方向,为产品更新换代决策提供方法的借鉴。
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡炎丙 陈勇明 赵月
文章分析了经典GM(1,1)模型中计算背景值公式的机理和对高增长序列建模时精度不高的原因,提出用定积分和迭代方式来优化背景值,同时利用最小二乘准则优化时间响应函数,从而明显提高了模型精度及适用性。经典GM(1,1)模型对发展系数的要求为其绝对值不超过2。而采用迭代方法优化背景值,模拟结果表明,改进后的GM(1,1)模型对高增长和低增长序列都适用,即使发展系数大于2时,仍然可以得到满意的模型精度,从而拓宽了GM(1,1)模型的应用范围。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
于唤洲 司晨曦 王慧文
为平衡产品迭代和服务创新中需求繁杂与时间有限、资源不足之间的矛盾,提出一种基于模糊Kano模型的产品迭代和服务创新需求分析方法。首先分析需求的获取途径,其次基于模糊Kano模型判定需求要素类别并进行筛选,然后引入最小二乘法下的熵权-层次分析法确定需求要素的初始重要度,再结合Kano模型权重调整系数计算出需求要素的最终重要度。最后以美团外卖为例,验证其科学性,说明这种方法有利于产品迭代和服务创新中科学决策。
[期刊] 统计与决策
[作者]
常金华 童之瑶 叶小青 姚乐
文章基于创新性交互效应面板分位数模型的设定，提出了一种新的迭代算法，蒙特卡洛模拟结果表明，与其他估计方法相比，该迭代算法有更好的有限样本性质，偏误较低且方差较小。由于个体效应及交互效应均允许与自变量相关，个体与时间的异质性得以更加灵活地表达，因此使模型具有更强的适用性。最后，将模型应用于我国房价的实证分析，并用迭代算法来对参数进行估计，回归结果表明，房价决定因素的效应存在异质性，且高房价地区的房价主要受到投资的影响，而低房价地区的房价的关键影响因素为人民生活水平和经济发展水平。
[期刊] 统计与决策
[作者]
童恒庆,周瑾,林卉
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
陈书谦
根据传统PID控制技术中的参数优化难题以及就PID控制用于轨迹跟踪时存在收敛速度慢的问题,提出了采用BP网络以及迭代算法相结合,为PID控制提供最优参数。通过利用神经网络具有自学习、自组织和并行处理等功能和对复杂系统控制可以达到满意效果的优势以及基于迭代学习算法,使PID控制更加精确。在车型机器人中进行了仿真实验并验证了该方法的有效性。
关键词：
PID控制 迭代算法 参数优化 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨丰凯 袁海静
文章讨论了线性回归模型中回归系数变点位置估计的非迭代抽样算法。在贝叶斯框架下,分别采取无信息先验和共轭先验,利用逆贝叶斯公式,得到来自变点位置后验分布的独立同分布的样本,可直接用于变点位置的统计推断。避免了Gibbs抽样算法中的收敛性诊断问题以及样本的相依性问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨丰凯 袁海静
文章提出了估计正态序列均值变点位置的非迭代抽样算法。利用逆贝叶斯公式,得到了变点位置的精确后验分布,通过对该离散分布抽取样本,得到变点位置的贝叶斯估计。模拟显示该算法能有效地估计变点位置,并且计算速度比迭代的Gibbs抽样算法快。
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