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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
褚挺进 华雨臻 丁一鸣 尹建鑫
在有限维参数刻画的误差空间协方差矩阵下,针对带有高维协变量的地理空间线性回归模型的变量选择和参数估计,提出了基于惩罚最小二乘的自适应惩罚最大似然估计算法。给出了维数发散时的两种类型的理论性质刻画——分别是维数发散,但比样本量小时的参数估计的误差收敛速度和稀疏相合性;在维数远远大于样本量时,使用了“主项-对偶项见证”(prime-dual witness)技术得到高维时(p>>n)的非渐近结果的误差收敛速度和模型选择符号相合性。我们发现,在对空间相关矩阵假定某个类(如Matern类)时,若该类待估参数个数有限,则高维协变量的模型选择和参数估计的结果与样本独立时的结果是一致的。通过随机模拟证明了本文使用的坐标下降求解算法的有效性。在一个世界范围内69家实验室的拟南芥的基因型(SNP)与花开时长等表型数据上应用了本文方法进行花开时长表型预测,验证了方法的适用性和优越性。
[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]
贺建风 李宏煜 陈飞
传统的广义回归抽样估计方法有一个严格的假设条件,即研究变量和辅助变量之间呈现线性关系,因此在非线性情形下的估计效果并不理想,而基于模型校准的抽样估计方法则能克服这种缺陷,可以较好地提升估计量的估计精度。文章在梳理已有的非参数超总体模型基础上,结合惩罚样条回归与模型校准估计法,介绍了一种新的基于惩罚样条回归的非参数模型校准估计方法,并在一定的设计条件下阐明了该估计量在模型辅助情况下具有渐近无偏性和服从渐近正态分布等优良性质。进一步的模拟研究结果显示,经过校准的估计量比未校准的估计量具有更高的估计精度,且在超总体模型中,随着非线性程度的增强,该估计量的估计精度比参数估计量有显著的提高。
关键词：
抽样估计 惩罚样条 模型校准估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
余纯 翁诗雨
在有限回归混合模型的应用中,用于变量选择的惩罚似然方法在统计学中发挥了重要作用。然而,普通的惩罚似然方法对离群值很敏感。文章提出了一种稳健的惩罚似然方法,可同时进行离群值检测和变量选择。并提出一种数据自适应的选择调谐参数程序和EM算法用以稳定、有效的计算。通过在模拟分析中与普通的惩罚似然方法做比较,表明了本文提出的新方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
彭小智 马凌
与普通最小二乘法相比,线性模型参数的极大似然估计,在一般的条件下也具有很好的性质;而实际中,在进行统计推断之前,我们往往对参数的信息有一定把握。文章将利用参数的先验信息即先验分布,构造了线性模型参数的后验极大似然估计,并在两种先验分布的情形,给出了具体的结果。
关键词：
线性回归模型 先验分布 后验极大似然估计
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
梁永玉 田宇 田茂再
空间变系数模型是一种研究空间非平稳数据的有效工具。本文介绍了空间变系数非参数回归模型,研发了的一种基于二元惩罚样条逼近的分位回归估计方法,该估计方法不仅可以处理具有复杂边界、不规则形状的空间区域,而且还展现出不同分位水平下的解释能力。在两种不同的情形下,分别给出了所提出估计量的理论性质,即收敛速率和渐近分布。对于参数的估计过程,提出一种基于交替方向乘子(ADMM)迭代算法实现模型的求解。数值模拟结果显示本文提出的估计方法比均值意义下更稳健。最后,利用我国空气质量实际数据说明该模型及估计方法的应用价值。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
秦磊 谢邦昌
Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归是计量经济学中应用最广的离散选择模型。当变量个数较多时，极大似然估计解释性较差，为此本文基于新的惩罚函数ＡｒｃｔＡｎＬＡｓｓｏ，给出Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归的一种非凸惩罚似然估计进行参数估计和变量选取，并证明了估计量的ｎ～（１／２）相合性和ｏｒＡｃＬｅ性质。本文结合二阶近似处理、ＬＬＡ方法和梯度下降法给出估计算法，并通过最小化Ｂｉｃ准则对正则化参数进行选取。模拟数据分析显示，当样本量较大时，该方法在参数估计和变量选取两个方面都优于传统的ＬＡｓｓｏ、ｓｃＡＤ和ＭｃＰ方法，样本量较小时，该方法同样具有很大优势。实际数据分析表明，该方法很好地权衡了拟合程度和非零系数的选择，是最优的备．．．
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
秦磊 谢邦昌
Logistic回归是计量经济学中应用最广的离散选择模型。当变量个数较多时,极大似然估计解释性较差,为此本文基于新的惩罚函数ArctanLASSO,给出Logistic回归的一种非凸惩罚似然估计进行参数估计和变量选取,并证明了估计量的n~(1/2)相合性和Oracle性质。本文结合二阶近似处理、LLA方法和梯度下降法给出估计算法,并通过最小化BIC准则对正则化参数进行选取。模拟数据分析显示,当样本量较大时,该方法在参数估计和变量选取两个方面都优于传统的LASSO、SCAD和MCP方法,样本量较小时,该方法同样具有很大优势。实际数据分析表明,该方法很好地权衡了拟合程度和非零系数的选择,是最优的备...
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏丽丽 田茂再
在零膨胀计数数据的研究中,非零膨胀率和某种分布均值之间可能存在某种单调关系,此时再用普通的零膨胀计数数据的分析方法会偏离实际。因此,文章用一类带约束的零膨胀广义可加模型对此类数据进行分析,约束条件是膨胀率和分布均值之间存在某种线性关系。最后结合惩罚似然估计和EM算法对模型进行参数估计,并在模拟过程中用惩罚样条的方法来克服曲线对数据点的过度拟合问题。通过模拟和实例分析发现,带约束的零膨胀广义可加模型对此类复杂数据有较好的拟合效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
顾光同
文章阐述了广义线性模型参数的极大似然无惩罚和1-范数约束即Lasso惩罚估计形式,但极大似然的Lasso惩罚估计不是逐片线性的。那么对Lasso惩罚估计形式进行局部两次泰勒展开,进行局部二次逼近,从而得到Lasso惩罚的重复加权最小二乘估计路径形式,实现估计的逐片线性,相关研究为广义线性模型的惩罚回归估计的深入研究和应用提供参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李凯 张丽君
利用经验似然方法,对二阶部分线性自回归时间序列模型的未知参数和非参数函数进行估计,在一定的条件下证明了参数估计的渐近正态性和未知非参数函数的相合性。
关键词：
经验似然 渐近正态性 部分线性 自回归
[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] 运筹与管理
[作者]
张帅 杨剑锋 刘玉敏 靳琳琳
变量选择控制图是高维统计过程监控的重要方法。针对传统变量选择控制图较少考虑高维过程空间相关性而造成监控效率低的问题，提出一种基于Fused-LASSO的高维空间相关过程监控模型。首先，利用Fused LASSO算法对似然比检验进行改进；然后，推导出基于惩罚似然比的监控统计量；最后，通过仿真模拟和真实案例分析所提监控模型的性能。仿真实验和真实案例均表明：在高维空间相关过程中，当相邻监控变量同时发生异常时，利用所提监控方法能够准确识别潜在异常变量，取得较好的监控效果。
[期刊] 统计研究
[作者]
邓明
本文对扰动项存在跨时期的异方差、但不存在序列相关的时变系数空间自回归模型提出了极大似然的估计方法,并证明了该估计量的一致性,同时,证明了该估计量渐进服从正态分布,由此说明该估计量具有优良的大样本性质。同时,我们还对本文所提出估计量的小样本性质进行了数值模拟。本文研究表明,估计量虽然在N较小时偏差较大,但是随着N的不断增加,估计量偏差减小,体现了比较优良的渐进性质。同时,估计量的偏差会随着时期数的增加而变大,这说明本文所提出的估计方法适用于个体数较多、时期数较少的短面板数据。
关键词：
时变系数 空间自回归模型 极大似然估计
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
谢琍 唐甜 王晓瑞
在线性空间自回归模型的研究中,本文首次提出了将三种惩罚LASSO,ALASSO,SCAN进行惩罚效果的比较;然后利用惩罚最小二乘进行参数估计,在三种惩罚函数下,进行了模拟分析,并且将三种惩罚估计与拟极大似然估计进行了比较,在实例分析中,针对美国的暴力犯罪问题,在加入空间因素后,讨论了本区域和周边环境的因素对暴力犯罪率的影响。在整理了美国各州的暴力犯罪数据后,我们发现仍然有59个自变量,利用三种惩罚函数,得出在各种惩罚下的压缩估计,经过进一步分析,得出了影响某一区域的暴力犯罪率的主要因素。
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