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题名有测量误差时空间自回归模型的估计与检验
被引量:7
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作者
张征宇
朱平芳
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机构
上海社会科学院数量经济研究中心
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出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2010年第4期103-109,共7页
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基金
2008年国家自然科学基金项目"空间计量经济学理论及其在现代城市服务业空间布局效率的应用研究"的资助
项目批准号70871083
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文摘
近年来运用空间计量经济模型进行实证分析的文献都普遍采用空间自回归(SAR)形式的设定,对参数的估计也多采用极大似然(MLE)的方法。在经典多元线性回归模型中,仅有被解释变量的测量误差并不会影响系数估计的一致性。本文证明对于SAR模型,即使仅当被解释变量存在测量误差时,且无论该测量误差是否与模型本身的扰动项相关,普遍采用的MLE都将是不一致的。为此,Hausman型的设定检验被推广到SAR模型中用以判别是否存在被解释变量的测量误差。当零假设被拒绝时,我们说明由Kelejian & Prucha(1998),Lee(2003)提出的二阶段最小二乘法仍然可以得到参数的一致估计。Monte Carlo模拟的结果与我们的理论预期一致。最后我们用一个估计地方环境支出外溢效应的实例说明如何运用本文所提的方法来检验应用空间自回归模型时可能存在的测量误差。
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关键词
空间自回归模型
极大似然方法
测量误差
二阶段最小二乘估计量Hausman型检验
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Keywords
Spatial autoregressive model
Maximum likelihood method
Measurement errors
Two stage least squares estimator
Hausman-type test
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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题名嵌套删失数据期望最大化的高斯混合聚类算法
被引量:5
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作者
余海燕
陈京京
邱航
王永
王若凡
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机构
重庆邮电大学电子商务与现代物流重庆市重点实验室
电子科技大学计算机科学与工程学院
电子科技大学大数据研究中心
天津职业技术师范大学信息技术工程学院
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出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期1302-1314,共13页
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基金
国家自然科学基金(71601026,61601331,71571105)
重庆市产业类重大主题专项(cstc2017zdcy-zdzxX0013)
+1 种基金
四川省重点研发项目(2018SZ0114,2019YFS0271)
天津市自然科学基金青年项目(18JCQNJC04700)资助。
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文摘
针对聚类问题中的非随机性缺失数据,本文基于高斯混合聚类模型,分析了删失型数据期望最大化算法的有效性,并揭示了删失数据似然函数对模型算法的作用机制.从赤池弘次信息准则、信息散度等指标,比较了所提出方法与标准的期望最大化算法的优劣性.通过删失数据划分及指示变量,推导了聚类模型参数后验概率及似然函数,调整了参数截尾正态函数的一阶和二阶估计量.并根据估计算法的有效性理论,通过关于得分向量期望的方程得出算法估计的最优参数.对于同一删失数据集,所提出的聚类算法对数据聚类中心估计更精准.实验结果证实了所提出算法在高斯混合聚类的性能上优于标准的随机性缺失数据期望最大化算法.
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关键词
高斯混合聚类
删失数据
期望最大化算法
截尾正态函数
二阶估计量
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Keywords
Gaussian mixture clustering
censored data
expectation-maximization
truncated normal function
second order moment
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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