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[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] 统计与决策
[作者]
张文专,王力宾,王学仁
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵志文 高敏
随机系数自回归模型能够较好地描述模型系数随时间变化的特性,因此得到了广泛应用。文章讨论具有缺失数据的随机系数自回归模型的参数估计问题,在缺失数据情形下给出了四种模型参数估计方法:无数据填充条件最小二乘法、均值填充法、条件均值填充法以及桥填充法。最后,通过随机模拟说明了上述估计方法的精确性,并给出了应用实例。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张东云
文章主要研究非参数异方差回归模型的局部极大似然估计问题。首先,利用局部逼近的方法,得到了回归均值函数的局部极大似然估计。然后,考虑到回归方差函数的非负性,利用局部对数线性拟合的方法,得到了方差函数的局部估计,保证了估计量的非负性。最后,通过对城镇居民消费与收入的实证研究,说明了非参数回归模型的局部似然估计法比普通最小二乘估计法的拟合效果更好。
[期刊] 统计研究
[作者]
孙燕
在颇具争议的收入差距和健康关系研究中,为了降低可能存在的模型设定和遗漏变量偏误,本文提出了随机效应半参数logit模型,其中非参数的设定还可用于数据的初探性分析。随后本文提出了模型非参数和参数部分的估计方法。这里涉及的难点是随机效应的存在导致似然函数中的积分没有解析式,而非参数的存在更加大了估计难度。本文基于惩罚样条非参数估计方法和四阶Laplace近似方法建立了惩罚对数似然函数,其最大化采用了Newton-Raphson近似方法。文章还建立了惩罚样条中重要光滑参数的选取准则。模型在收入差距和健康实例中的估计结果表明数据支持收入差距弱假说,且非参数估计结果表明其具有U型形式,与实例估计结果的比较指出本文提出的估计方法是较准确的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏利宇 王蕾 刘赛可
因变量非随机缺失是指样本中因变量的缺失机制与其自身特征高度相关,由于样本缺失具有选择性而不再适合推断总体特征。文章借鉴非随机缺失数据均值泛函估计的思想,运用基于指数倾斜的半参数模型解决非随机缺失样本的二分类问题,结合8类因变量缺失情形进行数值模拟研究,将半参数模型对非随机缺失样本的分类效果与Logit模型、SVM模型、决策树模型进行比较,实证结果表明,半参数方法的分类效果具有明显优势。
关键词：
非随机缺失 二分类 半参数 指数倾斜
[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] 数理统计与管理
[作者]
王艳清 刘金灵
受控分枝过程是描述种群进化的一类重要模型,其中后代分布和控制分布决定了种群的进化特征,估计这些分布的参数对于过程的预测和控制至关重要。但在实际中,常常会由于观察的间断性或者资料丢失造成样本数据的断代缺失,这给参数估计带来一定的困难。本文主要是基于断代缺失数据,在一些正则假设条件下,推导了缺失样本的分布函数,基于EM算法,得到具有随机控制函数的受控分枝过程中若干参数的极大似然估计,并通过数值模拟验证了该方法的有效性。最后,我们利用此方法对2020年1月23日-2月16日杭州市COVID-19数据进行了实证分析,探索了COVID-19病毒在杭州市的传播机制,评价了疫情防控政策的实施效果。
[期刊] 统计研究
[作者]
于力超 金勇进
抽样调查领域常采用对多个受访者进行跟踪调查得到面板数据,进而对总体特性进行统计推断,在面板数据中常含缺失数据,大多数处理面板缺失数据的软件都是直接删去含缺失值的受访者以得到完全数据集,当数据缺失机制为非随机缺失时会导致总体参数估计结果有偏。本文针对数据缺失机制为非随机缺失的情形,阐述了如何对面板数据进行统计分析,主要是基于模型的似然推断法,对目标变量、缺失指示变量和随机效应向量的联合分布建模,在已有选择模型和模式混合模型的基础上,引入随机效应,研究目标变量期望的计算方法,并研究随机效应杂合模型下参数的估计方法,在变量分布相对简单的情形下给出了用极大似然法推断总体参数的估计步骤,最后通过模拟分析比较方法的优劣。
[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] 统计与决策
[作者]
张秀伟 张香云
文章依据贝叶斯原理,基于MCMC方法推导了缺失数据下混合模型的参数估计迭代公式.以8个杉木固定样地观测资料数据建立混合模型,通过计算机模拟,得到了缺失30%时参数的估计结果,并与线性模型下三种方法的估计结果做了比较分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
高洁 孙立新
一、简介利用状态空间模型中的Kalman滤波可以很好地解决时间序列模型的缺失数据问题。《存在缺失值的ARFIMA模型的最大似然估计》一文(高洁,《系统工程》2004年,第10期)通过修改Kalman滤波递推公式解决了长记忆ARFIMA模型的缺失数据问题,得到了存在缺失值
[期刊] 统计与决策
[作者]
于力超
在抽样调查活动中,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。目前已有方法主要针对因变量数据缺失的情形,对协变量缺失的情况研究较少。文章在协变量数据缺失机制为MAR或NMAR的情形下,介绍了几种协变量缺失情形下参数估计的方法,包括多重插补法、Bayes法、EM极大似然估计法,尝试将EM算法、Gibbs抽样法、数据扩充算法等统计计算方法引入协变量缺失情形下的参数估计问题。并通过数值模拟,对几种方法进行比较。
[期刊] 统计与决策
[作者]
丁先文 张文 袁红 陈雪平
文章在响应变量随机缺失下,基于分位数回归研究了半参数模型的稳健估计问题。首先基于B样条基函数近似技术,将模型非参数函数的估计问题转化为样条系数向量估计问题;其次,在响应变量随机缺失下,提出了一种新的插补方法,对缺失的响应变量进行多重插补;再次,基于插补后的数据集,构造出新的分位数目标函数,得到模型非参数函数以及参数向量的稳健估计;最后给出了有效算法计算多重插补估计量。通过模拟研究验证了所提方法的有效性和稳健性。
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