配对设计中风险差的置信区间构造

风险差在配对设计中常用来对比某种疾病治疗前后或某种政策措施实施前后的有效性.文中针对风险差(Risk Difference)在配对设计中的置信区间估计问题,利用Delta法,改进Wald法,反双曲正切变换法,似然比检验法,鞍点逼近法方法进行置信区间构造,并通过Monte Carlo模拟计算区间覆盖率和区间长度,以比较这5种方法的表现性能.结果显示:不同方法的区间表现均不相同.其中鞍点逼近法明显优于其他4种方法;改进Wald法的表现仅次于鞍点逼近法,且随着样本量的增大,改进Wald法和反双曲正切变换法的性能差距逐渐减小;最后通过一个实例来验证这5种区间估计方法.

《统计模拟计算》课程教学改革的几点思考

《统计模拟计算》作为高校统计学专业的一门专业课程,目的在于培养大学生进行数值计算,数据挖掘,计算机编程,建立统计模型的能力。然而当前《统计模拟计算》课程教学效果并不好。为了能够提高《统计模拟计算》课程教学效果,本文从实际教学经验,分析了《统计模拟计算》教学中存在的几点问题。通过分析可知,当前《统计模拟计算》课程教学还存在学生数理统计基础薄弱、兴趣和自主学习意识不强、对R软件和编程技术不熟悉、教学方法和考核方式单一以及与课程思政融合不够的问题。针对这些问题,阐述了几种教学改革的有效方法,例如采用案例教学法、注重实验和实践教学、优化考核方式、注重与课程思政融合等,以期为高校教师提高教学水平提供一些有益的参考。

独立逆抽样下优势比检验统计量的构造

优势比(OR)是医学研究中常用的重要指标,它反映的是疾病和暴露的关联强度。文章在独立逆抽样下采用五种方法构造优势比的检验统计量,即对数-Wald检验统计量(基于样本方差和基于原假设下的方差)、得分检验统计量、似然比检验统计量和基于Filler定理的检验统计量;通过蒙特卡洛模拟对五种检验统计量在控制第一类错误的能力与检验功效方面的表现性能进行评价。结果表明:在独立逆抽样下对优势比而言,基于样本方差的对数-Wald检验统计量是最有效的检验统计量,在相同参数设置下其既能保证犯第一类错误的概率最接近显著性水平,又能使得功效达到最大;其他四种检验统计量在控制第一类错误与保证检验功效方面都存在一定的不足。

乌鲁木齐市新冠肺炎疫情数据的贝叶斯分析

每日新增确诊病例和每日新增无症状感染者病例在探索新冠疫情的传播模式,分析疫情传播的影响因素等方面起着关键作用,因此利用合理的统计方法来探究它们的分布特征具有很重要的理论与实际意义.文中根据新疆乌鲁木齐市新冠疫情每日新增确诊病例与每日新增无症状感染者病例的实际数据,以探究数据的分布特征为目的,分别基于泊松分布,变点泊松分布与过度发散泊松分布对数据进行统计建模,利用贝叶斯方法对模型进行统计推断,并利用DIC值来评价各个模型的优劣.结果表明,三种模型对实际样本数据具有一定的的合理性,相比之下,基于过度发散泊松分布的模型具有最高的拟合优度,其次为变点泊松模型,泊松模型的拟合优度相对较差.

新疆能源消量与经济增长关系的非参数估计

本文采用1990~2014年的年度数据,对新疆的能源消费与GDP之间的关系进行了实证分析。应用非参数回归模型的局部常数拟合方法对新疆能源消量与GDP的关系进行了拟合,克服了经典回归模型研究新疆能源消量与经济增长关系的不足,实证结果表明,相对于线性回归模型,非参数回归方法更能有效地拟合能源消费与GDP之间的关系。

空间变系数分层自相关模型的截面似然估计及应用

非参数空间动态模型作为一类能同时处理回归分析中的空间非平稳性和空间依赖性现象的建模技术,在多类问题的研究中得到了广泛的应用.本篇将重点讨论当因变量中存在分层结构情形时的空间变系数模型.通过截面极大似然方法给出模型估计,并通过AIC准则将模型参数和非参数分量加以识别.证明了估计量的一致性和渐近正态性,蒙特卡洛数值模拟表明:在有限样本时该模型及方法是有效的.在对我国地方经济社会发展集聚性与差异的应用研究中,省内城市之间的经济发展空间溢出效应大于省边界城市之间的溢出效应,这两种空间溢出效应都是不可忽视的;此外,对外贸易和城镇化率对经济发展的影响不随着空间位置而发生变化,而其他影响因素,包括:人口密度、人力资本、储蓄水平、产业结构、政府干预、社会需求和公路密度对经济发展的影响存在显著的空间异质性.

变系数空间自相关模型的Bayesian-INLA估计

文章提出了一类变系数空间自相关模型(VCSAM)新的Bayesian-INLA估计方法.在这个模型中,响应变量具有空间自相关性,且包含变系数的非参数部分.尽管已有的工作对该模型已经进行了大量研究,但很少有研究使用贝叶斯方法提出高效求解模型的方法.因此基于上述动机,文章提出了基于Bayesian-INLA技术的方法,以寻求在VCSAM框架内代替MCMC方法的有效解决方案.变系数部分使用B-样条基函数的线性组合进行逼近,空间自相关系数采用M-H算法进行估计,并应用Bayesian-INLA技术来估计变系数函数和相关系数的后验分布.通过模拟研究,展示了文章提出的估计方法在同时处理空间依赖效应和空间非平稳性时的优势.此外,通过对波士顿房价数据的实证分析,展示了文章提出的估计方法优越的性能.