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地理坐标对分层抽样改进效果的研究
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作者 李毅 王童欣 米子川 《统计研究》 北大核心 2024年第5期150-160,共11页
在调查中相互独立的总体单元并不是普遍存在的,空间效应会导致总体单元在空间上覆盖不均匀。当考虑总体空间异质性时,简单分层抽样设计无法捕获总体可能存在的空间自相关,一般解决方法是采用以空间区域作为定性辅助信息的空间分层抽样,... 在调查中相互独立的总体单元并不是普遍存在的,空间效应会导致总体单元在空间上覆盖不均匀。当考虑总体空间异质性时,简单分层抽样设计无法捕获总体可能存在的空间自相关,一般解决方法是采用以空间区域作为定性辅助信息的空间分层抽样,但存在调查实践性与空间精细度的两难选择。因此,本文将地理坐标引入到分层抽样设计中,围绕空间效应和样本代表性研究地理坐标对空间异质性总体的抽样效果,进而探索在不同空间特征总体下地理坐标参与的空间分层抽样统计推断作用。通过模拟研究和实证分析发现,地理坐标参与的空间分层抽样能够在合理误差范围内有效提高估计效率,对表现出强空间异质性的总体估计效率提升效果较弱;在具有明显空间趋势的总体中,地理坐标参与的空间分层抽样效果优于简单分层抽样,并且这种优势在大样本量下更为明显。本文提出了地理坐标参与的空间分层抽样设计方案,即当总体存在较弱的空间异质性时,应使用地理坐标参与的空间分层抽样设计。 展开更多
关键词 空间效应 地理坐标 分层抽样 样本代表性
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适应性网络空间抽样的设计及估计研究 被引量:1
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作者 李毅 成海美 米子川 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2019年第4期95-105,共11页
随着大数据背景下抽样环境日趋复杂化,特别是3S技术(遥感技术、地理信息系统和全球定位系统)日趋成熟,越来越多的社会经济问题涉及空间抽样,其样本呈现出规模相对稀少、分布不均匀、局部聚集的特征,使得传统抽样调查面临着严重挑战。本... 随着大数据背景下抽样环境日趋复杂化,特别是3S技术(遥感技术、地理信息系统和全球定位系统)日趋成熟,越来越多的社会经济问题涉及空间抽样,其样本呈现出规模相对稀少、分布不均匀、局部聚集的特征,使得传统抽样调查面临着严重挑战。本文介绍了适应性抽样技术应用于空间网络环境的基本原理、主要操作步骤和马尔可夫链蒙特卡罗估计推断,并以广州市天河区的商户抽样为例讨论实际操作中应注意的问题,以期为流动人口、环境污染、区域经济研究等方面的调查提供理论支撑和实证方法参考。 展开更多
关键词 空间抽样 适应性网络抽样 社会经济问题
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A New Generalized Weibull Model:Classical and Bayesian Estimation
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作者 mi zichuan Saddam Hussain +2 位作者 Zubair Ahmad Omid Kharazmi Zahra Almaspoor 《Computer Systems Science & Engineering》 SCIE EI 2021年第7期79-92,共14页
Statistical distributions play a prominent role in applied sciences,particularly in biomedical sciences.The medical data sets are generally skewed to the right,and skewed distributions can be used quite effectively to... Statistical distributions play a prominent role in applied sciences,particularly in biomedical sciences.The medical data sets are generally skewed to the right,and skewed distributions can be used quite effectively to model such kind of data sets.In the present study,therefore,we propose a new family of distributions suitable for modeling right-skewed medical data sets.The proposed family may be called a new generalized-X family.A special sub-model of the proposed family called a new generalized-Weibull distribution is discussed in detail.The maximum likelihood estimators of the model parameters are obtained.A brief Monte Carlo simulation study is conducted to evaluate the performance of these estimators.Finally,the proposed model is applied to the remission times of the stomach cancer patient’s data.The comparison of the goodness of fit results of the proposed model is made with the other competing models such as Weibull,Kumaraswamy Weibull,and exponentiated Weibull distributions.Certain analytical measures such as Akaike information criterion,Bayesian information criterion,Anderson Darling statistic,and Kolmogorov-Smirnov test statistic are considered to show which distribution provides the best fit to data.Based on these measures,it is showed that the proposed distribution is a reasonable candidate for modeling data in medical sciences and other related fields. 展开更多
关键词 Weibull distribution stomach cancer hazard function statistical modeling akaike information criterion
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基于MCP的非对称最小二乘估计 被引量:2
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作者 张晓琴 卫夏利 +1 位作者 米子川 李顺勇 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2022年第5期1344-1360,共17页
作为一种流行的非凸惩罚,极小极大凹惩罚(MCP)在变量选择中被广泛使用.非对称最小二乘回归(ALS)区别于最小二乘回归,能够研究响应变量的整个条件分布.文章基于MCP惩罚,提出带有MCP惩罚的稀疏非对称最小二乘回归模型(MCP-ALS),并得到了... 作为一种流行的非凸惩罚,极小极大凹惩罚(MCP)在变量选择中被广泛使用.非对称最小二乘回归(ALS)区别于最小二乘回归,能够研究响应变量的整个条件分布.文章基于MCP惩罚,提出带有MCP惩罚的稀疏非对称最小二乘回归模型(MCP-ALS),并得到了相应估计量的性质.文章证明:首先,在一定的正则化条件下,当协变量维度固定时,诱导估计量具有Oracle性质.在高维模型中,当回归误差具有有限阶矩时,诱导估计量具有弱化Oracle性质.其次,通过采取不同的非对称权重值,文章提出的方法能够识别出引起异方差的协变量.数值模拟表明,文章提出的方法在变量选择上有优良的表现,并且能有效检测异方差.最后,将所提方法应用于糖尿病数据集中,实例分析表明,所提方法在实现变量选择的同时,能够挖掘解释变量与响应变量之间的潜在关系,以期对糖尿病人病情的预测和控制提供借鉴. 展开更多
关键词 非对称最小二乘回归 MCP 异方差 变量选择 高维数据
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