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广义加权线性模型选择的重对数律和强相合性
被引量:
1
1
作者
杨晓伟
刘相国
+1 位作者
陶有田
刘倩倩
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第4期53-58,共6页
在温和条件下,针对具有独立响应变量广义加权线性模型参数的极大似然估计,文章研究了其重对数律(LIL)及模型选择的强相合性。应用LIL推导了经验似然函数与真实似然函数之差的渐近界限;同时利用构建的LIL证明了基于模型选择准则惩罚对数...
在温和条件下,针对具有独立响应变量广义加权线性模型参数的极大似然估计,文章研究了其重对数律(LIL)及模型选择的强相合性。应用LIL推导了经验似然函数与真实似然函数之差的渐近界限;同时利用构建的LIL证明了基于模型选择准则惩罚对数似然的强相合性。给定某些正则条件,证明了惩罚项随模型维数增加且其阶数高于O(log log n)而低于O(n)时,模型选择准则几乎必然选择最简单正确模型。
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关键词
广义加权线性模型
重对数律
模型
选择
极大似然估计
强相合性
下载PDF
职称材料
利用广义指数加权回归估计贝叶斯动态线性模型误差方差矩阵W_t的方法(英文)
2
作者
富元斋
《经济数学》
2002年第2期68-71,共4页
本文主要研究广义指数加权回归在贝叶斯线性动态线性模型参数估计中的作用 。
关键词
贝叶斯
线性
动态
线性
模型
广义
指数
加权
回归
误差方差估计
下载PDF
职称材料
独立与相依情形下加权广义线性模型选择的重对数律和强一致性
3
作者
杨晓伟
赵开斌
+1 位作者
刘相国
王冬银
《宜春学院学报》
2020年第3期40-49,共10页
在温和条件下,考虑相依响应情形(ρ-混合或m-相依),针对一般广义线性模型(GLM)任意改变其参数权重构造出加权GLM,给出了参数的最大似然估计(MLE),并推导了加权后模型的重对数律(LIL)。应用独立情形下强极限理论证明了任意修正模型与全...
在温和条件下,考虑相依响应情形(ρ-混合或m-相依),针对一般广义线性模型(GLM)任意改变其参数权重构造出加权GLM,给出了参数的最大似然估计(MLE),并推导了加权后模型的重对数律(LIL)。应用独立情形下强极限理论证明了任意修正模型与全模型的对数似然之差的渐近结果。借助惩罚加权对数似然函数技术,基于相依LIL证明了模型选择准则的强一致性,并推导出若惩罚项的阶数介于O(log log n)与O(n)之间时,则该准则选取最简单修正模型几乎是必然的。
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关键词
加权
广义
线性
模型
相依响应
模型
选择
重对数律
强一致性
下载PDF
职称材料
基于地理加权广义线性模型探索山东省新型冠状病毒肺炎的影响因素
被引量:
4
4
作者
齐畅
朱雨辰
+7 位作者
李春雨
刘利利
张丹丹
王旭
佘凯丽
陈鸣
康殿民
李秀君
《山东大学学报(医学版)》
CAS
北大核心
2020年第10期53-59,共7页
目的探讨山东省新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的空间分布与相关影响因素,进一步了解山东省疫情的区域分布特征,为指导防控策略提供科学依据。方法收集2020年1月21日至3月1日山东省COVID-19确诊病例数及相关影响因素数据,采用地理加权广义...
目的探讨山东省新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的空间分布与相关影响因素,进一步了解山东省疫情的区域分布特征,为指导防控策略提供科学依据。方法收集2020年1月21日至3月1日山东省COVID-19确诊病例数及相关影响因素数据,采用地理加权广义线性模型(GWGLM)分析COVID-19确诊病例数及各影响因素间的空间异质性及其相关关系。结果对558例确诊病例的空间分布进行分析,广义线性模型(GLM)分析结果显示,人口密度、人均可支配收入、公共预算支出、湖北迁入规模占比和距武汉的空间距离均有统计学意义。人口越密集、人均可支配收入越高、公共预算支出越多,则确诊病例数越多;绝大多数县区的湖北迁入人口规模和距武汉的空间距离与确诊病例数呈负相关。GWGLM的R2为0.363,模型可解释COVID-19确诊病例数总变异的36.3%。结论GWGLM能够揭示COVID-19及其影响因素的空间异质性,有助于局域精准施策,应根据各因素的空间分布特征及其与确诊病例数的局域关系制定不同区域的分级防控措施。
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关键词
新型冠状病毒肺炎
地理
加权
广义
线性
模型
空间异质性
空间分析
预防
原文传递
题名
广义加权线性模型选择的重对数律和强相合性
被引量:
1
1
作者
杨晓伟
刘相国
陶有田
刘倩倩
机构
巢湖学院数学与统计学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第4期53-58,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(11861017)
高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq2019082)
+1 种基金
巢湖学院科学研究项目(XLY-201906)
巢湖学院教学质量工程项目(ch18jxyj42,ch19yykc21)
文摘
在温和条件下,针对具有独立响应变量广义加权线性模型参数的极大似然估计,文章研究了其重对数律(LIL)及模型选择的强相合性。应用LIL推导了经验似然函数与真实似然函数之差的渐近界限;同时利用构建的LIL证明了基于模型选择准则惩罚对数似然的强相合性。给定某些正则条件,证明了惩罚项随模型维数增加且其阶数高于O(log log n)而低于O(n)时,模型选择准则几乎必然选择最简单正确模型。
关键词
广义加权线性模型
重对数律
模型
选择
极大似然估计
强相合性
Keywords
generalized weighted linear model
law of iterated logarithm
model selection
maximum likelihood estimation
strong consistency
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
利用广义指数加权回归估计贝叶斯动态线性模型误差方差矩阵W_t的方法(英文)
2
作者
富元斋
机构
西安交通大学管理学院
山东科技大学经管学院
出处
《经济数学》
2002年第2期68-71,共4页
文摘
本文主要研究广义指数加权回归在贝叶斯线性动态线性模型参数估计中的作用 。
关键词
贝叶斯
线性
动态
线性
模型
广义
指数
加权
回归
误差方差估计
Keywords
Bayesian Dynamic Linear Model, generalized exponentially weighted regression, estimate the error variance matrix
分类号
F22 [经济管理—国民经济]
下载PDF
职称材料
题名
独立与相依情形下加权广义线性模型选择的重对数律和强一致性
3
作者
杨晓伟
赵开斌
刘相国
王冬银
机构
巢湖学院数学与统计学院
出处
《宜春学院学报》
2020年第3期40-49,共10页
基金
安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq2019082,gxyq2018076)
巢湖学院科学研究项目(XLY-201906)
+3 种基金
巢湖学院应用型课程开发项目(ch19yykc21)
安徽省重大教改项目(PX-6171782)
巢湖学院教学质量工程项目(ch18jxyj42)
安徽省高校自然科学研究项目(KJ2018A0455)。
文摘
在温和条件下,考虑相依响应情形(ρ-混合或m-相依),针对一般广义线性模型(GLM)任意改变其参数权重构造出加权GLM,给出了参数的最大似然估计(MLE),并推导了加权后模型的重对数律(LIL)。应用独立情形下强极限理论证明了任意修正模型与全模型的对数似然之差的渐近结果。借助惩罚加权对数似然函数技术,基于相依LIL证明了模型选择准则的强一致性,并推导出若惩罚项的阶数介于O(log log n)与O(n)之间时,则该准则选取最简单修正模型几乎是必然的。
关键词
加权
广义
线性
模型
相依响应
模型
选择
重对数律
强一致性
Keywords
weighted generalized linear model
dependent response
model selection
law of logarithm
strong consistency
分类号
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
基于地理加权广义线性模型探索山东省新型冠状病毒肺炎的影响因素
被引量:
4
4
作者
齐畅
朱雨辰
李春雨
刘利利
张丹丹
王旭
佘凯丽
陈鸣
康殿民
李秀君
机构
山东大学齐鲁医学院公共卫生学院生物统计学系
山东省聊城市传染病医院
山东省疾病预防控制中心
出处
《山东大学学报(医学版)》
CAS
北大核心
2020年第10期53-59,共7页
基金
国家自然科学基金(81673238)
山东大学新冠肺炎应急攻关科研专项(2020XGC01)
+1 种基金
国家重点研发计划(2019YFC1200500,2019YFC1200502)
山东省重大科技创新工程(2020SFXGFY02-1)。
文摘
目的探讨山东省新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的空间分布与相关影响因素,进一步了解山东省疫情的区域分布特征,为指导防控策略提供科学依据。方法收集2020年1月21日至3月1日山东省COVID-19确诊病例数及相关影响因素数据,采用地理加权广义线性模型(GWGLM)分析COVID-19确诊病例数及各影响因素间的空间异质性及其相关关系。结果对558例确诊病例的空间分布进行分析,广义线性模型(GLM)分析结果显示,人口密度、人均可支配收入、公共预算支出、湖北迁入规模占比和距武汉的空间距离均有统计学意义。人口越密集、人均可支配收入越高、公共预算支出越多,则确诊病例数越多;绝大多数县区的湖北迁入人口规模和距武汉的空间距离与确诊病例数呈负相关。GWGLM的R2为0.363,模型可解释COVID-19确诊病例数总变异的36.3%。结论GWGLM能够揭示COVID-19及其影响因素的空间异质性,有助于局域精准施策,应根据各因素的空间分布特征及其与确诊病例数的局域关系制定不同区域的分级防控措施。
关键词
新型冠状病毒肺炎
地理
加权
广义
线性
模型
空间异质性
空间分析
预防
Keywords
Coronavirus disease 2019
Geographically weighted generalized linear model
Spatial heterogeneity
Spatial analysis
Prevention
分类号
R181.2 [医药卫生—流行病学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
广义加权线性模型选择的重对数律和强相合性
杨晓伟
刘相国
陶有田
刘倩倩
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021
1
下载PDF
职称材料
2
利用广义指数加权回归估计贝叶斯动态线性模型误差方差矩阵W_t的方法(英文)
富元斋
《经济数学》
2002
0
下载PDF
职称材料
3
独立与相依情形下加权广义线性模型选择的重对数律和强一致性
杨晓伟
赵开斌
刘相国
王冬银
《宜春学院学报》
2020
0
下载PDF
职称材料
4
基于地理加权广义线性模型探索山东省新型冠状病毒肺炎的影响因素
齐畅
朱雨辰
李春雨
刘利利
张丹丹
王旭
佘凯丽
陈鸣
康殿民
李秀君
《山东大学学报(医学版)》
CAS
北大核心
2020
4
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