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[期刊] 统计与决策
[作者]
常新锋
Logistic回归模型是一种有效的分类数据处理方法。为了克服Logistic回归模型的复共线性,文章提出了Logistic回归模型参数的两参数估计,并在均方误差矩阵准则下对估计的统计性质进行研究。
[期刊] 统计与决策
[作者]
常新锋
Logistic回归模型是一种有效的分类数据处理方法,在医学、经济学、生物学、犯罪心理学、工程技术学等领域都有广泛的应用。但当复共线性存在时,极大似然估计具有不稳定性且方差变得很大。为了克服复共线性,文章提出了Logistic回归模型参数的几乎无偏两参数估计,并在均方误差准则下对估计的统计性质进行研究。
[期刊] 统计与决策
[作者]
常新锋
Logistic回归模型是一种有效的分类数据处理方法,在医学、经济学、生物学、犯罪心理学、工程技术学等领域都有广泛的应用。但当复共线性存在时,极大似然估计具有不稳定性且方差变得很大。为了克服复共线性,文章提出了Logistic回归模型参数的几乎无偏两参数估计,并在均方误差准则下对估计的统计性质进行研究。
[期刊] 统计与决策
[作者]
彭小静 邓明
传统的空间面板数据模型利用截距项来体现空间异质性,往往无法完全体现出空间异质性,文章构建一种系数随空间个体变动而变动的空间自回归模型,利用系数来考察空间异质性,并可以考察经济关系以及空间关系的个体特征。在一定的模型设定条件下,文章给出了该模型的完全信息极大似然估计,并推导了该估计量的渐进分布。
[期刊] 统计与决策
[作者]
于卓熙 靳雨佳
由于人工鱼群算法在获取精确解方面存在局限性,文章对算法的参数以及人工鱼群的聚群行为进行改进,将改进的算法应用于多元线性回归模型的参数估计,并与传统的人工鱼群算法和最小二乘法的结果进行了比较,结果表明,应用改进的人工鱼群算法对多元线性回归模型做参数估计,其结果要优于人工鱼群算法和最小二乘法,为解决回归模型的参数估计问题提供了一种新的有效方法。
关键词：
人工鱼群算法 多元线性回归 参数估计
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
甘胜进 王琼瑾
考虑一类多总体线性回归模型,其特点是它们均具有部分相同回归系数.采用各个子总体内样本利用最小二乘方法估计回归参数,然后依据样本容量进行加权估计公共回归系数,最后把公共回归系数回代到各个线性回归模型,利用最小二乘方法估计不同部分系数.理论结果表明,此种方法得到的估计量,不仅是无偏估计,而且方差比用单个子总体样本得到的最小二乘估计要小,蒙特卡罗模拟证实了该估计量良好的性质.
关键词：
多总体 线性模型 最小二乘估计
[期刊] 统计研究
[作者]
彭寿康
Estimating Logistic models on stratified samples can result in biased parameter and probability if appropriate estimation techniques are not used. In this article, the author examine conceptually and empirically these estimation biases,and an available estimation techniques which are appropriate for estimating models using stratified samples have be derived.
[期刊] 统计与决策
[作者]
龚艳冰 戴靓靓 胡娜
文章针对输入自变量和输出因变量是模糊数的模糊线性回归模型,引入模糊数的COWA算子可能性期望。基于COWA算子期望距离测度,提出一种基于决策中偏好最小二乘法的模糊线性回归参数估计方法。并通过员工工作绩效模糊回归的实例,说明方法的有效性和可行性。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
刘汉中
对阈值自回归模型(TAR)的参数进行估计,主要是采用Chan的条件OLS估计法。本文将阈值自回归模型分为不连续的TAR、不连续的冲量阈值自回归(M-TAR)和连续的TAR(C-TAR)三种模型,采用Monte-Carlo模拟技术分别研究其参数估计的小样本性质。结果表明:在小样本中,阈值和自回归参数估计都存在明显的偏差;阈值估计相对于自回归参数估计而言,显得更加不稳定,具有更大的偏差和标准差。进一步研究发现,数据过程均匀率和标准差是影响参数估计小样本性质的主要因素。
[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] 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] 数理统计与管理
[作者]
廖文辉 黄颖强 何志锋 张健涛 戴浩然 李丹丹
线性回归模型中参数估计常用最小二乘法,该方法受离群值影响,而真实数据中离群点难以避免,这直接影响到线性回归模型的预测效果。稳健估计能有效地消除或减弱离群点对线性回归模型参数估计的影响。由于协方差矩阵是许多统计方法的基石,因此,最小协方差行列式估计成为常用稳健估计方法之一。本文针对最小协方差行列式估计获得均值和协方差估计的有效性不如罗克估计和合成似然估计,采用数值模拟与真实数据预测,进一步对这三种技术获得参数估计进行稳健性比较。结果表明:合成似然估计与罗克估计表现更为稳健,进而提出将其应用于大气污染物浓度预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐燕 陈平雁
文章建立基于偏正态分布的广义自回归条件异方差模型(GARCH-SN)的贝叶斯参数估计方法。通过MCMC抽样中常用的MH算法解决贝叶斯估计中遇到的高维数值计算问题,得到稳定的抽样序列。模拟显示MCMC抽样序列平稳,贝叶斯估计过程中不需要调整MCMC抽样,抽样后得到的均值接近真值,输入集样本量增大得到的估计值偏离真值的程度随之减小。
[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] 统计研究
[作者]
李小胜 王申令
本文首先构造线性约束条件下的多元线性回归模型的样本似然函数,利用Lagrange法证明其合理性。其次,从似然函数的角度讨论线性约束条件对模型参数的影响,对由传统理论得出的参数估计做出贝叶斯与经验贝叶斯的改进。做贝叶斯改进时,将矩阵正态-Wishart分布作为模型参数和精度阵的联合共轭先验分布,结合构造的似然函数得出参数的后验分布,计算出参数的贝叶斯估计;做经验贝叶斯改进时,将样本分组,从方差的角度讨论由子样本得出的参数估计对总样本参数估计的影响,计算出经验贝叶斯估计。最后,利用Matlab软件生成的随机矩阵做模拟。结果表明,两种改进后的参数估计均较由传统理论得出的参数估计更精确、拟合结果的误差比更小、可信度更高,在大数据的情况下,改进后的计算方法速度更快。
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