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纵向可加部分线性测量误差模型的渐近估计
1
作者
赵明涛
许晓丽
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2019年第11期3-11,共9页
基于纵向数据,研究参数部分协变量含有测量误差的可加部分线性测量误差模型的估计问题,提出了用于模型估计的偏差修正的二次推断函数方法,得到参数部分的估计结果具有相合性、渐近正态性,非参数可加函数的估计结果达到最优收敛速度。数...
基于纵向数据,研究参数部分协变量含有测量误差的可加部分线性测量误差模型的估计问题,提出了用于模型估计的偏差修正的二次推断函数方法,得到参数部分的估计结果具有相合性、渐近正态性,非参数可加函数的估计结果达到最优收敛速度。数值模拟和实例数据分析结果显示,该模型估计方法在同等条件下要优于广义估计方程方法。理论和数值结果显示,偏差修正的二次推断函数可以有效地处理测量误差和个体内相关性,是一个有效的纵向数据和测量误差数据分析工具,具有一定的理论和应用价值。
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关键词
纵向数据
测量误差
数据
可加部分线性测量误差模型
二次推断函数
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职称材料
部分线性变系数测量误差模型的约束Liu估计
2
作者
李静
安佰玲
《应用数学进展》
2023年第1期15-20,共6页
本文考虑部分线性变系数测量误差模型的估计问题,同时考虑线性部分自变量存在多重共线性和线性部分存在约束条件时两种情形,基于校正的profile最小二乘技术与Liu估计方法,分别构造了未知参数分量的Liu估计和约束Liu估计,并研究了所提估...
本文考虑部分线性变系数测量误差模型的估计问题,同时考虑线性部分自变量存在多重共线性和线性部分存在约束条件时两种情形,基于校正的profile最小二乘技术与Liu估计方法,分别构造了未知参数分量的Liu估计和约束Liu估计,并研究了所提估计量的渐进性质。
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关键词
部分
线性
变系数
模型
测量误差
模型
Liu估计
Profile最小二乘估计
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职称材料
非参数部分带测量误差的部分线性模型估计
被引量:
2
3
作者
孙燕
胡美娣
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第9期10-14,共5页
许多微观经济数据存在着测量误差,忽视测量误差很可能会导致内生性问题而无法得到变量之间的真实关系。文章考虑非参数部分带测量误差的部分线性模型的估计,在解释变量存在另一个不精确度量的识别条件下,利用核估计、Fourier变换和特征...
许多微观经济数据存在着测量误差,忽视测量误差很可能会导致内生性问题而无法得到变量之间的真实关系。文章考虑非参数部分带测量误差的部分线性模型的估计,在解释变量存在另一个不精确度量的识别条件下,利用核估计、Fourier变换和特征函数方法建立非参数的两步估计。Monte Carlo模拟结果表明本文的估计表现良好,与忽略测量误差的核估计相比,本文提出的方法能更好地拟合非线性函数。实证结果表明,样本数据支持常见的对数线性模型设定形式。
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关键词
测量误差
部分
线性
模型
FOURIER变换
特征函数
收入消费
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职称材料
纵向数据下可加偏线性测量误差模型的变量选择
4
作者
许晓丽
赵明涛
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022年第19期10-15,共6页
文章基于纵向数据研究可加偏线性测量误差模型的模型选择,提出了一种用于模型估计和选择的惩罚二次推断函数方法。利用该方法得到的非零参数的估计是相合的、渐近正态的,可加函数的估计具有最优收敛速度。数值模拟结果显示,在有限样本...
文章基于纵向数据研究可加偏线性测量误差模型的模型选择,提出了一种用于模型估计和选择的惩罚二次推断函数方法。利用该方法得到的非零参数的估计是相合的、渐近正态的,可加函数的估计具有最优收敛速度。数值模拟结果显示,在有限样本情况下,该方法要优于基于LASSO惩罚函数的惩罚二次推断函数方法。
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关键词
纵向数据
测量误差
数据
可加
偏
线性
测量误差
模型
二次推断函数
惩罚二次推断函数
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职称材料
多元部分线性测量误差模型的B-样条估计(英文)
5
作者
陈广雷
王兆军
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2013年第6期581-592,共12页
本文考虑多元部分线性测量误差模型的估计问题,得到了该模型参数修正的最小二乘估计和非参数函数的B-样条估计.同时,证明了参数估计量的渐近正态性,得到了非参数函数估计的最优收敛速度.
关键词
多元
部分
线性
模型
测量误差
B-样条
渐近正态性
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职称材料
纵向数据部分线性测量误差模型的二次推断函数估计
被引量:
4
6
作者
李海斌
田瑞琴
李高荣
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2014年第2期151-168,共18页
基于纵向数据部分线性测量误差模型,研究了模型中兴趣参数部分回归系数的估计问题.首先采用B样条方法逼近模型中的非参数函数,然后提出修正的二次推断函数(QIF)方法对模型中参数部分的回归系数进行估计,所提方法可以提高估计的效率.在...
基于纵向数据部分线性测量误差模型,研究了模型中兴趣参数部分回归系数的估计问题.首先采用B样条方法逼近模型中的非参数函数,然后提出修正的二次推断函数(QIF)方法对模型中参数部分的回归系数进行估计,所提方法可以提高估计的效率.在一定的正则条件下,证明了所得到的估计量具有相合性和渐近正态性.最后,通过模拟研究和实例分析验证了所提出估计方法的有限大样本性质.
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关键词
部分
线性
模型
测量误差
纵向数据
B样条
二次推断函数
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职称材料
部分线性变系数测量误差模型的随机约束估计
被引量:
4
7
作者
李腾
苏宇楠
魏传华
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第7期21-23,共3页
文章考虑部分线性变系数模型在线性部分自变量存在测量误差并且参数分量附加有随机约束条件时的估计问题。基于校正profile最小二乘估计和混合估计方法,提出了参数分量的校正profile混合估计,并且给出了所提估计量的渐近性质。利用数值...
文章考虑部分线性变系数模型在线性部分自变量存在测量误差并且参数分量附加有随机约束条件时的估计问题。基于校正profile最小二乘估计和混合估计方法,提出了参数分量的校正profile混合估计,并且给出了所提估计量的渐近性质。利用数值模拟验证了所提估计方法的有效性。
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关键词
部分
线性
变系数
模型
测量误差
Profile最小二乘方法
随机
线性
约束
混合估计
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职称材料
部分线性测量误差模型中的估计问题(英文)
被引量:
1
8
作者
张君
周南光
+1 位作者
楚天玥
林汉玲
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2018年第1期8-20,共13页
本文考虑了部分线性模型中非参数部分带有可加测量误差的估计问题.本文提出了两种估计方法,第一种是基于逆卷积的积分矩估计方法,给出该估计的强相合收敛性.第二种是基于模拟的估计方法,该方法避免了积分矩估计方法中的积分问题.最后本...
本文考虑了部分线性模型中非参数部分带有可加测量误差的估计问题.本文提出了两种估计方法,第一种是基于逆卷积的积分矩估计方法,给出该估计的强相合收敛性.第二种是基于模拟的估计方法,该方法避免了积分矩估计方法中的积分问题.最后本文用一些数值结果来说明估计方法的估计效果.
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关键词
逆卷积
测量误差
模型
部分
线性
模型
重复
测量误差
数据
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职称材料
含测量误差的部分线性模型的发散参数估计(英文)
被引量:
1
9
作者
张君
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2012年第3期319-330,共12页
本文考虑了部分线性模型中,线性部分协变量含有测量误差,并且线性部分的参数随着样本量的增大而发散的估计问题.我们考虑了用可观测的替代变量来替代不可观察到的真实变量,这种替代变量的期望与真实变量存在线性关系.我们提出了估计方法...
本文考虑了部分线性模型中,线性部分协变量含有测量误差,并且线性部分的参数随着样本量的增大而发散的估计问题.我们考虑了用可观测的替代变量来替代不可观察到的真实变量,这种替代变量的期望与真实变量存在线性关系.我们提出了估计方法,并研究了估计量的相合性与渐进正态性.此外,我们研究了发散参数的发散速度.我们通过模拟来说明该估计的实际效果.
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关键词
发散参数
测量误差
部分
线性
模型
替代变量.
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职称材料
纵向数据下非参数带测量误差的部分线性变系数模型的估计
被引量:
1
10
作者
王鹏鹏
肖燕婷
《应用数学》
CSCD
北大核心
2022年第2期291-301,共11页
本文研究纵向数据下非参数部分带有测量误差的部分线性变系数模型的估计.利用B样条函数近似模型中的变系数函数,构造偏差修正的二次推断函数,得到模型中未知参数和变系数函数的估计.证明变系数函数估计量的相合性和参数估计量的渐近正态...
本文研究纵向数据下非参数部分带有测量误差的部分线性变系数模型的估计.利用B样条函数近似模型中的变系数函数,构造偏差修正的二次推断函数,得到模型中未知参数和变系数函数的估计.证明变系数函数估计量的相合性和参数估计量的渐近正态性.数值模拟和实例分析结果表明所提估计方法在有限样本下的有效性.
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关键词
部分
线性
变系数
模型
纵向数据
测量误差
二次推断函数
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职称材料
部分线性测量误差模型的模拟—推断估计
11
作者
赵昕
《大学数学》
2016年第4期12-19,共8页
该文研究了部分线性测量误差模型,即无法直接观测非参数部分协变量,只能得到其替代变量的模型.利用局部线性估计并结合模拟-推断的方法(SIMEX)得到参数及非参数的估计,并在适当的条件下,得到了所提估计量的渐近偏差及方差.将该文提出的...
该文研究了部分线性测量误差模型,即无法直接观测非参数部分协变量,只能得到其替代变量的模型.利用局部线性估计并结合模拟-推断的方法(SIMEX)得到参数及非参数的估计,并在适当的条件下,得到了所提估计量的渐近偏差及方差.将该文提出的模拟-推断方法与Liang(2000)的估计方法比较,表明模拟-推断法在处理测量误差问题上的有效性.值得一提的是,模拟-推断方法不需要对非参数部分协变量的分布提出假设.
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关键词
测量误差
部分
线性
模型
替代变量
模拟-推断方法
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职称材料
删失部分线性可加模型的复合分位数回归及应用
12
作者
杨晓蓉
李路
+1 位作者
武皓月
许文婷
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2023年第4期604-622,共19页
本文针对一种具有广泛适用性的半参数模型,部分线性可加模型,研究其响应变量存在删失数据时模型系数和非参数函数的估计.对此,提出了一种基于数据增广的复合分位数回归估计方法.该方法利用分位数回归和分布函数之间的联系,构造插补数据...
本文针对一种具有广泛适用性的半参数模型,部分线性可加模型,研究其响应变量存在删失数据时模型系数和非参数函数的估计.对此,提出了一种基于数据增广的复合分位数回归估计方法.该方法利用分位数回归和分布函数之间的联系,构造插补数据集,并通过迭代采用复合分位数回归得到最终的估计值.所提方法放宽了对模型的假设,不但对迭代初始值的要求很低,还允许响应变量同时存在多种类型的删失,具有一定的普适性.数值模拟表明所提方法可以较为准确地估计出删失部分线性可加模型的系数和非参数函数.实证研究中,本文选取了北京市空气质量数据,测度了PM10浓度、CO浓度、温度、气压以及露点对PM2.5浓度的影响.结果显示,部分线性可加模型的复合分位数回归可以较好地从线性和非线性关系两个角度来刻画这些因素对PM2.5浓度的影响,并且所提方法在删失数据的处理上表现良好.
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关键词
删失数据
部分
线性
可加
模型
复合分位数回归
数据增广
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职称材料
部分线性可加模型的随机约束Liu估计
被引量:
4
13
作者
王肖南
魏传华
《中央民族大学学报(自然科学版)》
2016年第1期80-85,共6页
研究了部分线性可加模型在参数部分附加有随机约束条件且存在多重共线性时的估计问题.文中基于Profile最小二乘方法、混合回归估计和Liu估计方法,提出了参数分量的Profile混合Liu估计,给出了估计量的偏和方差,并讨论了其渐近分布.
关键词
部分
线性
可加
模型
随机约束
多重共
线性
Profile最小二乘估计
混合估计
Liu估计
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职称材料
部分线性可加模型的众数回归与变量选择
被引量:
1
14
作者
夏亚峰
屈亚蓉
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2019年第6期157-161,共5页
基于众数回归对部分线性可加模型提出一种变量选择方法.利用B样条基函数逼近非参函数,自适应LASSO惩罚函数实现参数和非参函数的同时变量选择,在适当的条件下证明变量选择方法具有Oracle性质,给出变量选择的EM算法,数值模拟结果检验了...
基于众数回归对部分线性可加模型提出一种变量选择方法.利用B样条基函数逼近非参函数,自适应LASSO惩罚函数实现参数和非参函数的同时变量选择,在适当的条件下证明变量选择方法具有Oracle性质,给出变量选择的EM算法,数值模拟结果检验了变量选择方法的有效性.
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关键词
部分
线性
可加
模型
自适应LASSO
众数回归
变量选择
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职称材料
半参可加部分线性EV模型中参数的经验似然比检验
被引量:
1
15
作者
王秀丽
《山东师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2013年第3期1-4,共4页
考虑半参可加部分线性EV模型中参数部分的检验问题,提出了经验似然比检验统计量,得到了原假设成立下统计量的渐近卡方分布,方便使用.
关键词
可加
部分
线性
模型
EV
模型
经验似然
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职称材料
因变量缺失下部分线性可加模型的估计和检验(英文)
16
作者
魏传华
郭双
《应用数学》
CSCD
北大核心
2016年第4期797-808,共12页
本文研究部分线性可加模型在因变量存在缺失情形下的统计推断问题.首先基于完整数据方法提出了参数分量的Profile最小二乘估计并证明估计量的渐近正态性.为了给出参数分量的区间估计,构造了渐近分布为卡方分布的经验似然统计量.为了检...
本文研究部分线性可加模型在因变量存在缺失情形下的统计推断问题.首先基于完整数据方法提出了参数分量的Profile最小二乘估计并证明估计量的渐近正态性.为了给出参数分量的区间估计,构造了渐近分布为卡方分布的经验似然统计量.为了检验参数分量的线性约束条件,构造了调整的广义似然比检验统计量,当原假设成立时其渐近分布为卡方分布,从而将广义似然比检验推广到了缺失数据情形.最后通过数值模拟验证所提方法的有效性.
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关键词
BACKFITTING
置信区间
经验似然
部分
线性
可加
模型
缺失数据
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职称材料
半参数测量误差模型的岭估计
被引量:
1
17
作者
李静
李雪艳
《统计与管理》
2016年第2期15-16,共2页
本文主要讨论了半参数测量误差模型当线性部分的协变量存在共线性时的估计问题,基于校正profile最小二乘法构造了参数分量的岭估计,并在约束条件下构造了参数分量的约束岭估计。
关键词
部分
线性
测量误差
模型
最小二乘估计
岭估计约束岭估计
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职称材料
部分线性可加模型的随机约束岭估计
18
作者
李静
李雪艳
安佰玲
《统计学与应用》
2022年第6期1448-1455,共8页
本文研究了部分线性可加模型这类半参数模型在线性部分自变量存在多重共线性,同时还附加有随机约束条件时的估计问题。基于针对半参数模型的Profile最小二乘技术,处理多重共线性问题的岭估计方法以及针对随机约束的混合估计技术,构造了...
本文研究了部分线性可加模型这类半参数模型在线性部分自变量存在多重共线性,同时还附加有随机约束条件时的估计问题。基于针对半参数模型的Profile最小二乘技术,处理多重共线性问题的岭估计方法以及针对随机约束的混合估计技术,构造了参数分量的随机约束岭估计,给出了估计量的偏与协方差,并给出了所提估计量的渐近性质。最后通过数值模拟验证了所提估计方法的表现。
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关键词
部分
线性
可加
模型
随机
线性
约束
Profile最小二乘估计
岭估计
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职称材料
基于滑动窗口的区间值部分可加线性模型的宏观经济预测
19
作者
陶志富
杨金
刘兮
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022年第19期21-25,共5页
针对区间型数据,文章在部分线性模型的基础上结合可加模型并引入滑动窗口模型,提出了基于滑动窗口的中点、极差部分可加线性模型,融合了半参数回归和滑动窗口模型的优点,同时又避免了维数灾难。依据交叉熵准则确定了滑动窗口的期数,并...
针对区间型数据,文章在部分线性模型的基础上结合可加模型并引入滑动窗口模型,提出了基于滑动窗口的中点、极差部分可加线性模型,融合了半参数回归和滑动窗口模型的优点,同时又避免了维数灾难。依据交叉熵准则确定了滑动窗口的期数,并基于最小二乘法及核估计方法给出了模型参数和未知函数估计的迭代算法。在实证分析中,通过引入若干金融指标,对宏观经济进行预测。结果表明,改进模型优于传统回归模型。
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关键词
区间型数据
滑动窗口
模型
部分
可加
线性
模型
交叉熵
宏观经济预测
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职称材料
部分线性可加模型的约束估计
20
作者
李静
《淮北师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2013年第3期19-22,共4页
文章讨论部分线性模型在约束情况下的估计问题.在一般的线性约束条件下利用两种方法构造参数分量的约束估计;当参数部分附加随机约束条件时,依据混合估计方法与Profile最小二乘方法,构造参数分量的随机约束估计;讨论一般约束估计和随机...
文章讨论部分线性模型在约束情况下的估计问题.在一般的线性约束条件下利用两种方法构造参数分量的约束估计;当参数部分附加随机约束条件时,依据混合估计方法与Profile最小二乘方法,构造参数分量的随机约束估计;讨论一般约束估计和随机约束估计的关系.
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关键词
部分
线性
可加
模型
PROFILE
最小二乘方法
约束估计
随机约束估计
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职称材料
题名
纵向可加部分线性测量误差模型的渐近估计
1
作者
赵明涛
许晓丽
机构
安徽财经大学统计与应用数学学院
安徽财经大学管理科学与工程学院
出处
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2019年第11期3-11,共9页
基金
国家社会科学基金项目《纵向数据下变系数测量误差模型的参数估计和变量选择方法研究》(15CTJ008)
文摘
基于纵向数据,研究参数部分协变量含有测量误差的可加部分线性测量误差模型的估计问题,提出了用于模型估计的偏差修正的二次推断函数方法,得到参数部分的估计结果具有相合性、渐近正态性,非参数可加函数的估计结果达到最优收敛速度。数值模拟和实例数据分析结果显示,该模型估计方法在同等条件下要优于广义估计方程方法。理论和数值结果显示,偏差修正的二次推断函数可以有效地处理测量误差和个体内相关性,是一个有效的纵向数据和测量误差数据分析工具,具有一定的理论和应用价值。
关键词
纵向数据
测量误差
数据
可加部分线性测量误差模型
二次推断函数
Keywords
longitudinal data
measurement error data
additive partial linear error-in-variables model
quadratic inference function
分类号
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
部分线性变系数测量误差模型的约束Liu估计
2
作者
李静
安佰玲
机构
中国劳动关系学院应用技术学院
淮北师范大学数学科学学院
出处
《应用数学进展》
2023年第1期15-20,共6页
文摘
本文考虑部分线性变系数测量误差模型的估计问题,同时考虑线性部分自变量存在多重共线性和线性部分存在约束条件时两种情形,基于校正的profile最小二乘技术与Liu估计方法,分别构造了未知参数分量的Liu估计和约束Liu估计,并研究了所提估计量的渐进性质。
关键词
部分
线性
变系数
模型
测量误差
模型
Liu估计
Profile最小二乘估计
分类号
O29 [理学—应用数学]
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职称材料
题名
非参数部分带测量误差的部分线性模型估计
被引量:
2
3
作者
孙燕
胡美娣
机构
上海财经大学经济学院
上海财经大学数理经济学教育部重点实验室
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第9期10-14,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(11271242)
2015年度上海市曙光计划项目
文摘
许多微观经济数据存在着测量误差,忽视测量误差很可能会导致内生性问题而无法得到变量之间的真实关系。文章考虑非参数部分带测量误差的部分线性模型的估计,在解释变量存在另一个不精确度量的识别条件下,利用核估计、Fourier变换和特征函数方法建立非参数的两步估计。Monte Carlo模拟结果表明本文的估计表现良好,与忽略测量误差的核估计相比,本文提出的方法能更好地拟合非线性函数。实证结果表明,样本数据支持常见的对数线性模型设定形式。
关键词
测量误差
部分
线性
模型
FOURIER变换
特征函数
收入消费
Keywords
measuring error
partial linear model
Fourier transformation
characteristic function
income and consumption
分类号
F224.0 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
纵向数据下可加偏线性测量误差模型的变量选择
4
作者
许晓丽
赵明涛
机构
安徽财经大学管理科学与工程学院
安徽财经大学统计与应用数学学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022年第19期10-15,共6页
基金
国家社会科学基金青年项目(15CTJ008)
安徽省高校人文社会科学研究项目重点项目(SK2020A0051)。
文摘
文章基于纵向数据研究可加偏线性测量误差模型的模型选择,提出了一种用于模型估计和选择的惩罚二次推断函数方法。利用该方法得到的非零参数的估计是相合的、渐近正态的,可加函数的估计具有最优收敛速度。数值模拟结果显示,在有限样本情况下,该方法要优于基于LASSO惩罚函数的惩罚二次推断函数方法。
关键词
纵向数据
测量误差
数据
可加
偏
线性
测量误差
模型
二次推断函数
惩罚二次推断函数
Keywords
longitudinal data
measurement error data
additive partial linear measurement error model
quadratic inference function
penalized quadratic inference function
分类号
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
多元部分线性测量误差模型的B-样条估计(英文)
5
作者
陈广雷
王兆军
机构
中国人民武装警察部队学院基础部
南开大学数学科学学院
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2013年第6期581-592,共12页
基金
supported by Scientific Research Fund of Hebei Provincial Education Department(HBJYTZ2012121)
National Natural Science Foundation of China(10771107)
文摘
本文考虑多元部分线性测量误差模型的估计问题,得到了该模型参数修正的最小二乘估计和非参数函数的B-样条估计.同时,证明了参数估计量的渐近正态性,得到了非参数函数估计的最优收敛速度.
关键词
多元
部分
线性
模型
测量误差
B-样条
渐近正态性
Keywords
Multivariate partially linear model, measurement error, B-spline, asymptoticnormality.
分类号
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
纵向数据部分线性测量误差模型的二次推断函数估计
被引量:
4
6
作者
李海斌
田瑞琴
李高荣
机构
北京工业大学应用数理学院
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2014年第2期151-168,共18页
基金
国家自然科学基金(11101014)
北京市自然科学基金(1142002)
+2 种基金
高等学校博士学科点专项科研基金联合资助课题(20101103120016)
北京市教育委员会科技计划面上项目(KM201410005010)
北京工业大学研究生科技基金(ykj-20128559)资助
文摘
基于纵向数据部分线性测量误差模型,研究了模型中兴趣参数部分回归系数的估计问题.首先采用B样条方法逼近模型中的非参数函数,然后提出修正的二次推断函数(QIF)方法对模型中参数部分的回归系数进行估计,所提方法可以提高估计的效率.在一定的正则条件下,证明了所得到的估计量具有相合性和渐近正态性.最后,通过模拟研究和实例分析验证了所提出估计方法的有限大样本性质.
关键词
部分
线性
模型
测量误差
纵向数据
B样条
二次推断函数
Keywords
Partially linear model
measurement error
longitudinal data
B-splines
quadratic inference function
分类号
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
部分线性变系数测量误差模型的随机约束估计
被引量:
4
7
作者
李腾
苏宇楠
魏传华
机构
中央民族大学理学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第7期21-23,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(11301565)
文摘
文章考虑部分线性变系数模型在线性部分自变量存在测量误差并且参数分量附加有随机约束条件时的估计问题。基于校正profile最小二乘估计和混合估计方法,提出了参数分量的校正profile混合估计,并且给出了所提估计量的渐近性质。利用数值模拟验证了所提估计方法的有效性。
关键词
部分
线性
变系数
模型
测量误差
Profile最小二乘方法
随机
线性
约束
混合估计
Keywords
partial linear variable coefficient model
measurement error
profile least square method
stochastic linear constraint
mixed estimation
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
部分线性测量误差模型中的估计问题(英文)
被引量:
1
8
作者
张君
周南光
楚天玥
林汉玲
机构
深圳大学数学与统计学院
深圳大学深港联合应用统计科学研究中心
深圳大学统计科学研究所
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2018年第1期8-20,共13页
基金
Jun Zhang’s research was supported by the National Natural Science Foundation of China(Grant No.11401391).
文摘
本文考虑了部分线性模型中非参数部分带有可加测量误差的估计问题.本文提出了两种估计方法,第一种是基于逆卷积的积分矩估计方法,给出该估计的强相合收敛性.第二种是基于模拟的估计方法,该方法避免了积分矩估计方法中的积分问题.最后本文用一些数值结果来说明估计方法的估计效果.
关键词
逆卷积
测量误差
模型
部分
线性
模型
重复
测量误差
数据
Keywords
deconvolution
errors-in-variables
partial linear models
replicated measurement error data
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
含测量误差的部分线性模型的发散参数估计(英文)
被引量:
1
9
作者
张君
机构
华东师范大学金融与统计学院
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2012年第3期319-330,共12页
基金
supported by the National Natural Science Foundation of China(11101157)
文摘
本文考虑了部分线性模型中,线性部分协变量含有测量误差,并且线性部分的参数随着样本量的增大而发散的估计问题.我们考虑了用可观测的替代变量来替代不可观察到的真实变量,这种替代变量的期望与真实变量存在线性关系.我们提出了估计方法,并研究了估计量的相合性与渐进正态性.此外,我们研究了发散参数的发散速度.我们通过模拟来说明该估计的实际效果.
关键词
发散参数
测量误差
部分
线性
模型
替代变量.
Keywords
Diverging number of parameters, measurement error, partially linear models,surrogate estimator.
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
纵向数据下非参数带测量误差的部分线性变系数模型的估计
被引量:
1
10
作者
王鹏鹏
肖燕婷
机构
西安理工大学理学院应用数学系
出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
2022年第2期291-301,共11页
基金
国家自然科学基金(11801438)
陕西省自然科学基金(2018JQ1089)。
文摘
本文研究纵向数据下非参数部分带有测量误差的部分线性变系数模型的估计.利用B样条函数近似模型中的变系数函数,构造偏差修正的二次推断函数,得到模型中未知参数和变系数函数的估计.证明变系数函数估计量的相合性和参数估计量的渐近正态性.数值模拟和实例分析结果表明所提估计方法在有限样本下的有效性.
关键词
部分
线性
变系数
模型
纵向数据
测量误差
二次推断函数
Keywords
Partially linear varying-coefficient model
Longitudinal data
Measurement error
Quadratic inference function
分类号
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
部分线性测量误差模型的模拟—推断估计
11
作者
赵昕
机构
南京理工大学理学院
出处
《大学数学》
2016年第4期12-19,共8页
基金
国家自然科学基金(10871072
11501292)
+2 种基金
国家统计科学研究重点项目(2013LZ45)
中央高校基本科研基金(30920130111015)
江苏省自然科学基金面上项目(BK20131345)资助
文摘
该文研究了部分线性测量误差模型,即无法直接观测非参数部分协变量,只能得到其替代变量的模型.利用局部线性估计并结合模拟-推断的方法(SIMEX)得到参数及非参数的估计,并在适当的条件下,得到了所提估计量的渐近偏差及方差.将该文提出的模拟-推断方法与Liang(2000)的估计方法比较,表明模拟-推断法在处理测量误差问题上的有效性.值得一提的是,模拟-推断方法不需要对非参数部分协变量的分布提出假设.
关键词
测量误差
部分
线性
模型
替代变量
模拟-推断方法
Keywords
measurement errors
partially linear model
surrogate variable
SIMEX technique
分类号
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
删失部分线性可加模型的复合分位数回归及应用
12
作者
杨晓蓉
李路
武皓月
许文婷
机构
浙江工商大学统计与数学学院
浙江工商大学统计数据工程技术与应用协同创新中心
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2023年第4期604-622,共19页
基金
浙江省自然科学基金项目(批准号:LY22A010006)
国家社会科学基金项目(批准号:17BTJ027)
+2 种基金
浙江省重点建设高校优势特色学科(浙江工商大学统计学)
浙江工商大学统计数据工程技术与应用协同创新中心
浙江省属高校基本业务费专项基金资助
文摘
本文针对一种具有广泛适用性的半参数模型,部分线性可加模型,研究其响应变量存在删失数据时模型系数和非参数函数的估计.对此,提出了一种基于数据增广的复合分位数回归估计方法.该方法利用分位数回归和分布函数之间的联系,构造插补数据集,并通过迭代采用复合分位数回归得到最终的估计值.所提方法放宽了对模型的假设,不但对迭代初始值的要求很低,还允许响应变量同时存在多种类型的删失,具有一定的普适性.数值模拟表明所提方法可以较为准确地估计出删失部分线性可加模型的系数和非参数函数.实证研究中,本文选取了北京市空气质量数据,测度了PM10浓度、CO浓度、温度、气压以及露点对PM2.5浓度的影响.结果显示,部分线性可加模型的复合分位数回归可以较好地从线性和非线性关系两个角度来刻画这些因素对PM2.5浓度的影响,并且所提方法在删失数据的处理上表现良好.
关键词
删失数据
部分
线性
可加
模型
复合分位数回归
数据增广
Keywords
censored data
partially linear additive model
composite quantile regression
data augmentation
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
部分线性可加模型的随机约束Liu估计
被引量:
4
13
作者
王肖南
魏传华
机构
中国人民大学统计学院
中央民族大学理学院
出处
《中央民族大学学报(自然科学版)》
2016年第1期80-85,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.11301565)
北京高等学校青年英才计划项目(No.YETP1316)
文摘
研究了部分线性可加模型在参数部分附加有随机约束条件且存在多重共线性时的估计问题.文中基于Profile最小二乘方法、混合回归估计和Liu估计方法,提出了参数分量的Profile混合Liu估计,给出了估计量的偏和方差,并讨论了其渐近分布.
关键词
部分
线性
可加
模型
随机约束
多重共
线性
Profile最小二乘估计
混合估计
Liu估计
Keywords
Partially linear additive model
Stochastic restriction
Profile least squares approach
Mixed estimator
Liu estimator
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
部分线性可加模型的众数回归与变量选择
被引量:
1
14
作者
夏亚峰
屈亚蓉
机构
兰州理工大学理学院
出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2019年第6期157-161,共5页
基金
国家自然科学基金(61663024).
文摘
基于众数回归对部分线性可加模型提出一种变量选择方法.利用B样条基函数逼近非参函数,自适应LASSO惩罚函数实现参数和非参函数的同时变量选择,在适当的条件下证明变量选择方法具有Oracle性质,给出变量选择的EM算法,数值模拟结果检验了变量选择方法的有效性.
关键词
部分
线性
可加
模型
自适应LASSO
众数回归
变量选择
Keywords
partially linear additive model
adaptive LASSO
modal regression
variable selection
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
半参可加部分线性EV模型中参数的经验似然比检验
被引量:
1
15
作者
王秀丽
机构
山东师范大学数学科学学院
出处
《山东师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2013年第3期1-4,共4页
基金
山东省自然科学基金青年基金资助项目(ZR2011AQ007).
文摘
考虑半参可加部分线性EV模型中参数部分的检验问题,提出了经验似然比检验统计量,得到了原假设成立下统计量的渐近卡方分布,方便使用.
关键词
可加
部分
线性
模型
EV
模型
经验似然
Keywords
additive partially linear model
EV model
empirical likelihood
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
因变量缺失下部分线性可加模型的估计和检验(英文)
16
作者
魏传华
郭双
机构
中央民族大学理学院
出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
2016年第4期797-808,共12页
基金
Supported by the National Natural Science Foundation of China(11301565)
文摘
本文研究部分线性可加模型在因变量存在缺失情形下的统计推断问题.首先基于完整数据方法提出了参数分量的Profile最小二乘估计并证明估计量的渐近正态性.为了给出参数分量的区间估计,构造了渐近分布为卡方分布的经验似然统计量.为了检验参数分量的线性约束条件,构造了调整的广义似然比检验统计量,当原假设成立时其渐近分布为卡方分布,从而将广义似然比检验推广到了缺失数据情形.最后通过数值模拟验证所提方法的有效性.
关键词
BACKFITTING
置信区间
经验似然
部分
线性
可加
模型
缺失数据
Keywords
Backfitting
Confidence region
Empirical likelihood
Partially linearadditive model
Missing data
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
半参数测量误差模型的岭估计
被引量:
1
17
作者
李静
李雪艳
机构
中国劳动关系学院基础部
中国民航大学理学院
出处
《统计与管理》
2016年第2期15-16,共2页
基金
中国劳动关系学院2010年度科研项目青年项目,项目编号:10YQB024
文摘
本文主要讨论了半参数测量误差模型当线性部分的协变量存在共线性时的估计问题,基于校正profile最小二乘法构造了参数分量的岭估计,并在约束条件下构造了参数分量的约束岭估计。
关键词
部分
线性
测量误差
模型
最小二乘估计
岭估计约束岭估计
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
部分线性可加模型的随机约束岭估计
18
作者
李静
李雪艳
安佰玲
机构
中国劳动关系学院应用技术学院
中国民航大学理学院
淮北师范大学数学科学学院
出处
《统计学与应用》
2022年第6期1448-1455,共8页
文摘
本文研究了部分线性可加模型这类半参数模型在线性部分自变量存在多重共线性,同时还附加有随机约束条件时的估计问题。基于针对半参数模型的Profile最小二乘技术,处理多重共线性问题的岭估计方法以及针对随机约束的混合估计技术,构造了参数分量的随机约束岭估计,给出了估计量的偏与协方差,并给出了所提估计量的渐近性质。最后通过数值模拟验证了所提估计方法的表现。
关键词
部分
线性
可加
模型
随机
线性
约束
Profile最小二乘估计
岭估计
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
基于滑动窗口的区间值部分可加线性模型的宏观经济预测
19
作者
陶志富
杨金
刘兮
机构
安徽大学经济学院
合肥师范学院数学与统计学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022年第19期21-25,共5页
基金
国家自然科学基金青年项目(72001001,71901088)
安徽省高校人文社会科学研究项目(SK2020A0049)
安徽省自然科学基金青年项目(1808085QG221)。
文摘
针对区间型数据,文章在部分线性模型的基础上结合可加模型并引入滑动窗口模型,提出了基于滑动窗口的中点、极差部分可加线性模型,融合了半参数回归和滑动窗口模型的优点,同时又避免了维数灾难。依据交叉熵准则确定了滑动窗口的期数,并基于最小二乘法及核估计方法给出了模型参数和未知函数估计的迭代算法。在实证分析中,通过引入若干金融指标,对宏观经济进行预测。结果表明,改进模型优于传统回归模型。
关键词
区间型数据
滑动窗口
模型
部分
可加
线性
模型
交叉熵
宏观经济预测
Keywords
interval data
sliding window model
partially additive linear model
cross entropy
macroeconomic forecasting
分类号
F224.9 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
部分线性可加模型的约束估计
20
作者
李静
机构
中国劳动关系学院基础部
出处
《淮北师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2013年第3期19-22,共4页
基金
中国劳动关系学院2010年度科研青年项目(10YQB024)
中国劳动关系学院2011年中央高校基本科研业务费专项基金项目(11zy057)
文摘
文章讨论部分线性模型在约束情况下的估计问题.在一般的线性约束条件下利用两种方法构造参数分量的约束估计;当参数部分附加随机约束条件时,依据混合估计方法与Profile最小二乘方法,构造参数分量的随机约束估计;讨论一般约束估计和随机约束估计的关系.
关键词
部分
线性
可加
模型
PROFILE
最小二乘方法
约束估计
随机约束估计
Keywords
partially linear additive models
profile least- squares approach
restricted estimator
stochastic restricted estimator
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
纵向可加部分线性测量误差模型的渐近估计
赵明涛
许晓丽
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2019
0
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职称材料
2
部分线性变系数测量误差模型的约束Liu估计
李静
安佰玲
《应用数学进展》
2023
0
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职称材料
3
非参数部分带测量误差的部分线性模型估计
孙燕
胡美娣
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018
2
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职称材料
4
纵向数据下可加偏线性测量误差模型的变量选择
许晓丽
赵明涛
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022
0
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职称材料
5
多元部分线性测量误差模型的B-样条估计(英文)
陈广雷
王兆军
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2013
0
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职称材料
6
纵向数据部分线性测量误差模型的二次推断函数估计
李海斌
田瑞琴
李高荣
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2014
4
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职称材料
7
部分线性变系数测量误差模型的随机约束估计
李腾
苏宇楠
魏传华
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019
4
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职称材料
8
部分线性测量误差模型中的估计问题(英文)
张君
周南光
楚天玥
林汉玲
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2018
1
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职称材料
9
含测量误差的部分线性模型的发散参数估计(英文)
张君
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2012
1
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职称材料
10
纵向数据下非参数带测量误差的部分线性变系数模型的估计
王鹏鹏
肖燕婷
《应用数学》
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
11
部分线性测量误差模型的模拟—推断估计
赵昕
《大学数学》
2016
0
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职称材料
12
删失部分线性可加模型的复合分位数回归及应用
杨晓蓉
李路
武皓月
许文婷
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
13
部分线性可加模型的随机约束Liu估计
王肖南
魏传华
《中央民族大学学报(自然科学版)》
2016
4
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职称材料
14
部分线性可加模型的众数回归与变量选择
夏亚峰
屈亚蓉
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2019
1
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职称材料
15
半参可加部分线性EV模型中参数的经验似然比检验
王秀丽
《山东师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2013
1
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职称材料
16
因变量缺失下部分线性可加模型的估计和检验(英文)
魏传华
郭双
《应用数学》
CSCD
北大核心
2016
0
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职称材料
17
半参数测量误差模型的岭估计
李静
李雪艳
《统计与管理》
2016
1
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职称材料
18
部分线性可加模型的随机约束岭估计
李静
李雪艳
安佰玲
《统计学与应用》
2022
0
下载PDF
职称材料
19
基于滑动窗口的区间值部分可加线性模型的宏观经济预测
陶志富
杨金
刘兮
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022
0
下载PDF
职称材料
20
部分线性可加模型的约束估计
李静
《淮北师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2013
0
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职称材料
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