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[期刊] 统计与决策
[作者]
张香云
文章针对林学研究中缺失数据下的线性模型,依据贝叶斯原理,推导出了基于MCMC方法参数估计的迭代公式。并以8个杉木固定样地观测资料的真实数据建立模型,通过s-plus软件编程,进行计算机模拟和有关的数据分析,得到了不同缺失率下参数的估计结果。
关键词：
缺失数据 MCMC方法 参数估计
[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]
张香云 宋红凤
文章运用Gibbs抽样方法,推导了正态混合模型参数估计的迭代公式,并且进行了计算机模拟,得到了较好的效果。
关键词：
Gibbs抽样 混合模型 参数估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
王怡 周力
在数据仓库中,传统的缺失值处理方法均存在一定程度缺陷。文章主要论述将统计中的Gibbs抽样仿真概念应用到数据仓库中的缺失值处理中,在满足原有数据条件分布充足的条件下,能够解决传统数据仓库缺失值处理工作量大、数据偏置等问题,并且该方法能够使用excel完成仿真过程,简单易行,可操作性强,能够更为直接和有效的解决现实中的数据仓库中缺失值处理问题。
[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] 中国农业大学学报
[作者]
王楚端 陈清明 周伟良 王作强 韩绍永 李振宽
建立了单性状动物模型通过 Gibbs抽样对丹系长白猪乳头数遗传参数进行贝叶斯 (Bayesian)估计 ,并与约束最大似然 (REML)估计进行比较。数据包括 9898个个体总乳头数及系谱记录。模型中性别为固定效应 ,个体遗传效应为随机效应。结果表明 ,丹系长白猪乳头数的遗传方差组分、环境方差组分及遗传力的后验均值估计分别为 1.0 4 6± 0 .0 0 9,0 .534± 0 .0 0 5,0 .6 6 1± 0 .0 0 4 ,相应的 REML 估计值为 1.0 36 ,0 .539,0 .6 58,两者之间差异不显著 (P>0 .0 5)。 Gibbs抽样时不同的先验值对后验均值估计有...
关键词：
猪 乳头数 遗传参数 Gibbs抽样
[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]
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]
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] 统计与决策
[作者]
张言彩
吉布斯(Gibbs)抽样可以在给定协方差数据和参数的先验分布条件下获得结构方程参数的后验分布样本。参数的点估计、区间估计和标准误就可以用这些样本数据计算。然而,在小样本的情况下,不考虑样本规模和似然面形状时,吉布斯抽样能得到较为正确的后验分布。当参数的先验分布充分,它的后验估计值可以被用于对不可识别结构方程模型的参数进行贝叶斯推断。
关键词：
贝叶斯推断 吉布斯抽样 结构方程
[期刊] 统计与决策
[作者]
席梦瑶 赖俊峰 张改梅
Weibull分布是一种常见的计算可靠性的分布，其尺度参数和形状参数常用极大似然估计法或最小二乘法进行估计。在对含缺失数据的Weibull分布进行参数估计时，若只使用完整数据进行估计，将会造成较大偏差。针对该问题，文章模拟一组服从Weibull分布的数据集，使其分别随机缺失10%、25%、40%和60%，缺失数据采用Bootstrap插补法处理，模拟验证结果表明，随着缺失比例增加，参数估计值与真实值的差别逐渐扩大，当缺失比例不超过60%时，Bootstrap插补法可作为处理Weibull分布缺失数据的方法。用MCMC法验证不同缺失比例下Bootstrap插补法的性能，结果表明，缺失比例越高，估计值的偏差和均方误差越大。运用真实经纱断裂数据验证上述试验，所得结果与模拟试验结果基本吻合。
[期刊] 统计与决策
[作者]
丁先文 陈建东 朱小芹
文章研究了响应变量随机缺失下分位数回归模型的参数估计问题。首先基于观测数据得到了响应变量的条件分位数估计;其次在响应变量随机缺失的假定下,对缺失数据进行多重插补;最后,基于插补后的数据集对模型进行参数估计。该方法在数据缺失率较大或协变量维数较大时,参数估计结果依然有效。通过随机模拟说明了该方法的优越性。
关键词：
分位数回归 响应变量缺失 多重插补 有效
[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。
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