成渝城市群PM_(2.5)影响因素的半变系数模型分析

随着西南地区成为我国经济高质量发展新高地,成渝城市群的可持续发展受到各界关注。利用半变系数面板数据模型,以成渝城市群为研究对象,探讨PM_(2.5)与气温、降水量、气压、平均风速、相对湿度之间的动态关系。首先,通过散点图和拟合回归曲线分析不同气象因素与PM_(2.5)之间的线性关系、非线性关系,以及气象因素间的相互作用。其次,将半参数固定效应估计量、半参数随机效应估计量与测试程序相结合,区分固定效应和随机效应。研究发现:不可观测的个体效应为固定效应;气温对PM_(2.5)具有负向线性影响;气压、平均风速、降水量和相对湿度对PM_(2.5)具有复杂的非线性影响;气压分别与平均风速、降水量和相对湿度共同作用于PM_(2.5)。建议成渝城市群充分利用地理区位特征植树造林,调整能源结构,进行人工降雨,运用科技手段治理PM_(2.5),以此减少空气污染。

带固定效应半变系数面板数据EV模型的约束估计

研究了带固定效应的含变量误差半变系数面板数据模型的约束估计问题.首先采用Profile最小二乘方法构建出参数部分的无约束估计量,其次建立在参数部分附加约束条件下该模型的约束估计量,最后分别证明了两个估计量在适当条件下满足渐近正态分布.

基于Bernstein多项式的半变系数组合诊断方法研究

目的探讨基于Bernstein多项式的半变系数logistic回归模型的估计,从而描述协变量与二分类结果变量间更为复杂的关系,并探索该模型在多变量组合诊断试验中的应用。方法利用Bernstein多项式将半变系数logistic回归模型近似转化为普通logistic回归模型,随后采用极大似然法估计回归参数。利用蒙特卡罗模拟评价模型的估计效果。在实例研究中,采用随机抽样法将数据集分割为训练集与测试集,并分别将其用于训练建模及验证评估。不同组合诊断方法的比较采用ROC曲线,检验采用Bootstrap配对法。结果在不同的样本量条件下,常数系数和变系数的估计偏差均较小,常数系数的估计标准误和经验标准误的偏差也不大,变系数函数估计的95%置信带基本平行。随着样本量的不断增加,常数系数的估计偏差逐渐变小,变系数函数的95%置信带也逐渐变窄。在本文的模拟假设下,半变系数logistic回归模型的诊断效果优于普通logistic回归模型,差别具有统计学意义。在实例研究中,应用半变系数logistic回归模型进行多变量组合诊断的AUC值大于普通的logistic回归模型,且差别具有统计学意义(P=0.003)。结论本研究提出的基于Bernstein多项式的估计方法具有良好的估计效果,估计方法稳定,计算速度较快,而且对样本量的要求也不高。同时,半变系数logistic回归模型可显著提高多变量组合诊断的效果,对于提高疾病诊断的准确性具有一定的应用价值。

半变系数固定效应面板数据模型研究PM_(2.5)与气候因素之间的动态关系

本文提出了一个半变系数固定效应面板数据模型来探索五个城市—–北京、成都、广州、上海和沈阳的PM_(2.5)与五个气候因素:累积风速、气压、露点、温度和每小时降雨量之间的动态关系,其中,PM_(2.5)是决定能见度的关键因素,对公众健康构成严重威胁.随后,我们将多元局部线性拟合、转换方法与剖面似然相结合,建立了参数向量和变系数函数向量的半参数固定效应估计.最后,展示了这五个城市2015年的估计动态关系.所提出的方法也可推广到经济和金融等其他领域的面板数据分析.

半变系数模型PLS估计的渐近正态性(英文)

半变系数模型在统计建模中具有重要的应用.最近几年,人们提出了许多方法来估计其常系数和函数系数,但是估计的渐近性质还没有被系统的研究.本文介绍了半变系数模型的PLS估计,在Fan和Huang对常系数渐近性质研究的基础上,给出了函数系数的渐近正态性.

半变系数模型的几乎无偏岭估计探讨

文章研究了具有多重共线性的半变系数模型的估计问题,基于轮廓最小二乘方法给出了半变系数模型的几乎无偏岭估计。证明几乎无偏岭估计在偏与均方误差意义下优于岭估计,并用数值模拟算例说明了几乎无偏岭估计的有效性和可行性。

删失数据下半变系数模型估计的渐近正态性

半变系数回归模型是变系数回归模型的有效推广,已获得了广泛的应用.本文在响应变量随机删失下对其进行讨论,给出常系数和函数系数的估计,并证明了该估计的渐近正态性.

半变系数模型约束PLS估计的渐近正态性(英文)

半变系数模型已经获得了广泛的研究和应用,近几年,人们提出许多方法来估计其函数系数和常系数。在PLS方法基础上,本文给出半变系数模型模型在线性随机约束条件下的估计,并证明了常系数和函数系数估计的渐近正态性。

半变系数模型的M估计

本文讨论半变系数模型的稳健M估计。先用局部线性方法给出未知可测函数的一步估计,并讨论其弱一致性和渐近正态性;通过Back-fitting技巧,给出未知参数向量的一般M估计,然后再通过局部M方法给出未知函数的两步估计,并讨论它们的渐近正态性。

具有相关误差和不同光滑变量的半变系数模型估计（英文）

本文主要讨论具有相关误差和不同光滑变量的半变系数模型估计.通过改进的PLS估计,给出系数函数和常系数的估计,证明估计的渐近正态性,模拟研究说明了该估计的有效性.

半变系数模型约束PLS估计的渐近正态性(英文)

变系数模型已获得了广泛的应用,半变系数模型是变系数模型的有效推广,本文给出半变系数模型在线性约束条件下的PLS估计,并证明了常系数和函数系数估计的渐近正态性.

误差相关的半变系数模型的估计

本文在误差相关的情况下,研究半变系数模型的估计,通过改进PLS估计,给出了函数系数和常数系数的估计,证明了估计的渐近正态性;最后,模拟研究说明了所提方法的有效性.

半变系数纵向数据模型的渐近惩罚估计

半变系数模型是线性模型和变系数模型的一种推广,该模型可以克服维数灾祸并具有较好的解释性。文章结合纵向数据研究半变系数模型的估计问题。首先利用多项式回归样条方法近似变系数,然后构造回归系数和样条系数的惩罚改进二次推断函数,进而得到模型的估计结果。最后建立估计过程的大样本性质,通过割线法得到估计结果在有限样本情况下的数值解。理论和数值结果显示,该方法具有良好的实用价值。

半变系数模型PLS估计的一致收敛速度

变系数模型已经获得了广泛的应用,半变系数模型是变系数模型的有效推广,文章介绍了半变系数模型的PLS估计,给出该估计函数系数的一致收敛速度。

等式约束条件下半变系数模型的参数估计

文章主要讨论在线性等式约束Aβ=b下半变系数模型的参数估计问题,给出了参数部分β在等式约束Aβ=b下的P-CD共轭投影梯度法和非参数部分α(·)的估计,证明了该共轭投影梯度算法的全局收敛性。

混合误差下半变系数模型的相合估计

讨论了误差序列是混合序列的变系数模型。给出变系数模型系数函数的局部多项式估计,并证明了该模型系数函数估计是弱相合估计。

半变系数模型中的异常点分析

研究半变系数模型中的异常点问题,利用轮廓最小二乘法,通过在模型中引入异常点Sl指示矩阵,利用模型的残差平方和与Cook统计量方法,对模型的异常点进行分析.通过数值模拟对所提出异常点分析模型进行验证,数值结果表明模型方法可行有效.

响应变量缺失下半变系数部分线性EV模型估计的渐进性

讨论了响应变量随机缺失下的半参数变系数部分线性EV模型的估计与渐进性质问题,利用核估计方法分别给出模型中系数函数的第一步和第二步估计,证明了估计值的渐近正态性及系数函数估计的相合性,数值模拟显示第二步估计值比第一步估计值更优。

半变系数再生散度混合效应模型的影响分析

本文把随机效应看作缺失数据并利用P-样条拟合非参数部分,应用Monte Carlo EM 加速算法得到半变系数再生散度混合效应模型的未知参数的估计,同时利用Q函数,得到了模型的广义Cook距离。此外,本文还研究了三种不同扰动情形的局部影响分析,得到了相应的影响矩阵。最后,通过一个实际例子验证了所提出的诊断统计量的有效性。

半变系数模型的估计及性质

半变系数模型在统计中具有重要的应用,本文对该模型的常数系数,采用局部多项式估计方法和平均方法,给出了它的估计,对于函数系数的估计通过应用常数系数的估计,采用局部多项式估计方法给出其估计,并给出估计的渐近正态性和证明.