基于核系数样本选择算法的光谱模型更新

近红外光谱建立的偏最小二乘(PLS)模型的预测能力通常因待测样品的组分或环境条件发生变化,不能很好地预测新样本。该情况下需把新标记样本加入标定集合进行模型更新。但由于旧标定集合中的样本数量大,少量新样本的加入在模型中难以体现。为快速更新模型,该文提出了一种利用核系数选择重要旧样本(Kernel Coefficient Selection,KCS)以减少样本数量的方法,即对旧样本建立核模型,计算各样本在模型中的系数,选择在系数大的样本中加入新样本更新模型。以模拟和豆粕数据集进行实验,对KCS选择部分旧样本加入新样本的模型和全部旧样本加入新样本的模型进行对比。结果显示,KCS选择部分旧样本用于模型更新后,其预测均方根误差分别从更新前的1.165、0.730下降至更新后的0.961、0.654,分别下降了17.5%和10.4%;全部旧样本用于模型更新后,其预测均方根误差分别从更新前的1.110、0.720下降0.980、0.662,分别下降了11.7%和8.1%。实验结果表明,这种挑选部分重要旧样本用于模型更新的方法解决了新旧样本数量失衡的问题,提高了模型的更新速度。

西部地区农民养老模式选择意愿的影响因素分析——基于有序Probit模型和结构方程模型的实证研究

基于微观调查数据,利用有序Probit模型和结构方程模型对影响中国西部地区农民养老模式选择意愿的因素进行了系统分析。研究发现:西部地区农民倾向于选择依靠家庭和自我相结合的养老模式。潜变量个人禀赋、家庭特征、认知程度对农民养老模式选择意愿的影响显著,而社区特征的影响不显著;可观测变量年龄、健康状况、文化程度、从事职业、家庭男孩数、家庭生活水平、是否听说过新农保、是否听说过商业养老保险等对农民养老模式选择意愿的影响显著,而性别、婚姻状况、个人年收入、家庭人口数、家庭女孩数、家庭劳动力数、家庭承包土地数、离最近公路距离、离最近县城距离等变量对农民养老模式选择意愿并无显著影响。

政府科技资助对企业研发投入的影响——基于Heckman样本选择模型的研究

政府科技投入到底对企业研发投入产生什么样的影响,它们之间是互补还是替代?这是学术界长期争论的问题.本文以2006—2009年上海张江高科技园区215家高科技企业的496条非平衡面板数据为样本,通过应用Heckman样本选择模型来消除政府资助的内生性问题,进而对政府科技资助与企业研发投入之间的关系进行了实证分析.结果表明:从短期来看,政府的科技补贴对企业研发投入具有一定激励作用,但就中长期而言,这种激励作用十分有限.该研究对科学地评价政府科技补贴的效果、反思政府科技投入机制、优化科技政策具有一定借鉴意义.

企业进入战略性新兴产业的影响因素——基于Probit选择模型的实证分析

以2014—2016年山西省2568家工业企业为研究样本,运用Probit选择模型对企业进入战略性新兴产业的影响因素进行了实证分析。结果表明:企业结构、企业经营对企业进入战略性新兴产业具有显著的影响,其中国有控股企业进入战略性新兴产业的概率显著高于集体控股企业和私人控股企业,企业规模、企业资产和企业利润对企业进入战略性新兴产业具有显著的正向影响;企业风险对企业进入战略性新兴产业具有负向影响。企业流动性风险能够显著降低企业进入战略性新兴产业的概率,而财政补贴和税收减免政策对企业进入战略性新兴产业具有显著的正向影响。

多项选择随机化调查的多样本模型——敏感性问题调查方法(Ⅲ)

敏感性问题调查中常会碰到问题回答为多项选择的情况 ,本文介绍多样本调查模型 .

国家利益视角下自然人流动政策选择——基于probit模型的实证研究

自然人流动为近年来各国发展服务贸易所关注。虽然研究表明,自然人流动自由化可以促进世界经济增长,缓解发达国家劳动力短缺压力,实际中却存在发达国家限制外国自然人流入的高壁垒政策的矛盾现象,而未有研究对此现象加以解释。从国家利益的视角出发,利用probit模型,在澳大利亚生产率委员会研究小组对自然人流动壁垒测度结果的基础上,对一国自然人流动壁垒政策选择的影响因素进行了实证分析,指出一国自然人流动壁垒政策的选择不仅受经济因素的影响,更受到非经济因素的作用,并对中国自然人流动给出政策建议。

渔户地理标志水产品生产行为及其影响因素研究——基于Heckman样本选择模型的分析

基于山东省360份渔户调查数据,运用Heckman样本选择模型,实证分析渔户地理标志水产品生产行为。结果表明,户主受教育程度、地理标志水产品认可度、合作社参与度、地理标志水产品政策关注程度、政府监管力度、养殖年数变量正向影响地理标志水产品生产意愿,而年龄变量负向影响渔户地理标志水产品生产意愿;渔户家庭人口数、渔药残留重视度、订单合同、养殖技术指导、地理标志水产品政策关注度、政府监管力度变量对其地理标志水产品生产比重选择行为产生正向影响。

样本选择模型的似然估计与两步估计

[目的]介绍样本选择模型及其估计方法。[方法]应用样本选择模型对模拟数据进行分析,并与传统线性回归模型进行比较。[结果]对于特定条件下的缺失数据,样本选择模型比传统的线性回归模型更合理,并可以提高模型参数估计的效率。[结论]样本选择模型在医学研究中拥有广泛的应用前景。

用于近红外校正模型的训练样本选择

近红外(near-infrared,NIR)校正模型建立时传统的训练样本选择方法只考虑光谱欧氏距离的同类就近选取,不考虑光谱特征异常的训练样本的影响。基于主元分析(principal component analysis,PCA)残差,在同类就近取样的基础上引入异常光谱剔除技术进行训练样本的二次提取,用于建立偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归模型。实验结果表明,该方法比传统方法的预测精度有较明显的提高。

基于吉伯斯样本生成器的向量自回归模型选择

向量自回归模型是多元时间序列分析中最常用的方法之一。在建立模型的过程中模型选择是非常重要的一个环节,如果候选模型不是很多时,可以通过比较每个模型的准则值如AIC、AICc、BIC或HQ进行模型选择。可是,当存在大量候选模型时,无法一一比较每个模型的准则值。为了解决这个问题,本文提出一个基于吉伯斯样本生成器的向量自回归模型选择方法,结果表明应用该方法能够从大量候选模型中准确、高效地确认准则值最小的模型。

基于模糊语义量表与PROBIT模型的绿色住宅消费选择

文章以天津市随机抽取的923人为样本,基于模糊语义量表设计了相应调查问卷,应用PROBIT模型对绿色住宅消费选择的影响因素进行了实证研究。分别使用原始PROBIT模型和模糊语义下的PROBIT模型进行实证研究发现,对于绿色住宅这种产品特征模糊的商品,基于模糊语义量表设计的调查问卷更有利于反映消费者的真实感受,尤其是在对绿色住宅景观特征的消费选择判断上,后者与实际情况更为接近。

抽样调查偶然断尾资料的样本选择模型分析

目的介绍样本选择模型及其在抽样调查偶然断尾资料中的应用。方法采用样本选择模型分析女性工资影响因素的数据,模型的参数估计应用stata统计软件实现。结果女性工资的偶然断尾率为52.89%,通过样本选择模型的似然估计和两步估计可以得到稳健估计量,女性是否参加工作受婚姻状况、孩子数量、文化程度和年龄的影响,而工资水平受文化程度和年龄的影响;两步估计已成为样本选择模型参数估计的"最受欢迎方法"。结论样本选择模型在抽样调查偶然断尾资料分析中有重要的应用价值,值得推广。

基于样本选择模型的企业集团绩效研究

基于上市公司截面数据,采用样本选择模型克服企业集团与公司绩效实证研究中潜在的内生性问题,研究发现,企业集团对公司绩效具有正面影响,独立企业加入企业集团的动机呈现多元化特征。

针对视频语义描述模型的稀疏对抗样本攻击

在多模态深度学习领域,尽管有很多研究表明图像语义描述模型容易受到对抗样本的攻击,但是视频语义描述模型的鲁棒性并没有得到很多的关注。主要原因有两点:一是与图像语义描述模型相比,视频语义描述模型的输入是一个图像流,而不是单一的图像,如果对视频的每一帧进行扰动,那么整体的计算量将会很大;二是与视频识别模型相比,视频语义描述模型的输出不是一个单词,而是更复杂的语义描述。为了解决上述问题以及研究视频描述模型的鲁棒性,提出了一种针对视频语义描述模型的稀疏对抗样本攻击方法。首先,基于图像识别领域的显著性分析的原理,提出了一种评估视频中不同帧对模型输出贡献度的方法。在此基础上,选择关键帧施加扰动。其次,针对视频语义描述模型,设计了基于L2范数的优化目标函数。在数据集MSR-VTT上的实验结果表明,所提方法在定向攻击上的成功率为96.4%,相比随机选择视频帧,查询次数减少了45%以上。上述结果验证了所提方法的有效性并揭示了视频语义描述模型的脆弱性。

社会网络、风险偏好与节水抗旱稻技术采用行为研究——基于Heckman样本选择模型的实证分析

【目的】探索影响农户节水抗旱稻技术采用决策和采用时间的因素,为节水抗旱稻技术宣传推广提供借鉴。【方法】基于社会网络、风险偏好视角,运用Heckman样本选择模型作为本研究的研究方法,实证分析了社会网络、风险偏好这两个核心变量对农户节水抗旱稻技术在采用决策以及采用时间这两个方面的影响。【结果】①社会网络、风险偏好对节水抗旱稻技术采用决策与采用时间均有显著影响,其中社会网络是正向的,风险偏好是负向的。②在社会网络4个维度中,网络信任、网络学习、网络互动3个维度对农户节水抗旱稻技术采用决策和采用时间具有显著的正向影响,网络互惠则是正向不显著。③农户节水抗旱稻技术采用决策和采用时间还受到风险偏好类型、技术培训参与、技术宣传力度、技术了解情况等控制变量的影响。【结论】注重农户社会网络建设与培育,减轻风险厌恶型农户对节水抗旱稻技术采用可能存在的风险感知,促使其接纳节水抗旱稻技术,提高节水抗旱稻技术的采用率和采用时间。

样本选择模型的一个简单半参数估计量

本文发展了一个针对样本选择模型的两阶段半参数估计量,其首先在第一阶段基于对数欧几里得分布差异测度估计离散选择概率,进而在第二阶段利用非参数sieve方法估计一个包含参数和非参数部分的部分线性模型以得到模型参数的估计。相对于文献中已有的半参数估计量,该估计量的计算更加简便,且计算负担相对较小。我们说明了该半参数估计量的一致性和渐近正态性,同时给出了其渐近方差的计算公式。蒙特卡洛模拟结果符合我们的理论结论。

基于Order Probit模型的养老模式选择意愿分析

目的:了解广州市老年人对不同养老模式的选择意愿及其影响因素。方法:对广州市老年人进行问卷调查,通过描述性分析、Order Probit模型估计对不同养老模式的选择意愿及影响因素进行分析。结果:问卷信效度检测结果,Cronbach′α系数为0.922,KMO法检验,统计量为0.893,Bartlett′s球形检验结果近似卡方为3280.190,P<0.001,具有良好的信度和效度。Ordered Probit模型估计结果,年龄、收入水平、文化程度、房产、婚姻状况、健康状况、生活自理能力、子女给予生活照料、子女给予经济赡养九个要素与老年人养老模式选择意愿之间具有显著影响关系,其中,年龄、收入水平、文化程度、房产、健康状况、生活自理能力、子女给予生活照料为正向相关,健康状况、子女给予经济赡养为负向相关。结论:老年人养老模式选择意愿的影响因素不同,可根据老年人的不同影响因素有针对性地开展健康教育及实施健康干预措施,为老年人养老模式的决策路径选择提供依据,切实做到老有所养。

物种敏感度分布的模型选择和最小样本量研究

物种敏感度分布(SSD)是一种广泛用于生态风险评价和水质基准建立的统计分布模型。然而,模型的选择和样本量对SSD模型的构建和输出结果 HC5(即5%物种危害浓度)具有显著影响。收集了8种污染物对水生生物的急性毒性数据,每组数据均采用4种参数模型和2种bootstrap模型进行SSD的构建和HC5的估计,采用不同标准进行最优参数模型的选择。基于HC5值随样本量的变化情况,采用拐点分析法获得稳定SSD所需的最小样本量。参数模型选择的结果表明,3参数的Burr III模型总体上要优于其他3种2参数的模型(Log-normal,Log-logistic,Weibull),且部分污染物的最优模型与其选用的标准有关。对大部分污染物6种统计模型所推导的HC5相差2倍以上,表明模型选择是应用SSD模型过程中不确定性的重要来源。最小样本量的结果显示,非参数bootstrap和参数方法所需最小样本量的范围分别为5~12和5~13,中值均为8,即采用2种方法获得稳定SSD所需的最小样本量分别为12和13。数据量越大的毒性数据集,基于参数方法获得稳定HC5所需最小样本量也越大,因此建议在搜索获得污染物毒性数据后(筛选之前),应先推导出获得稳定HC5所需的最小样本量,以保证最终所构建的SSD在统计上是稳定的。

基于有序Probit模型的电动汽车租赁客户选择意愿实证研究

电动汽车租赁客户选择意愿的实证研究,有助于提高电动汽车使用率。通过Probit模型Ⅰ和Ⅱ对调查数据进行实证估计,结果显示:在个人变量中性别、月收入通过显著性检验,而年龄、教育程度、职业未通过显著性检验;在选择变量中费用、租赁便利性、充电便利性以及合租通过显著性检验,而最大里程未通过显著性检验。研究结果表明,月收入、租赁便利性、充电便利性对电动汽车租赁客户选择意愿具有较强的指导作用。