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题名极值分布下联合位置与散度模型的变量选择
被引量:5
- 1
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作者
吴刘仓
李会琼
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机构
昆明理工大学理学院
云南大学统计系
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出处
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2012年第5期670-680,共11页
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基金
国家自然科学基金(11126309
11026209)
+3 种基金
云南省自然科学基金(2009ZC039M
2011FB016
2011FZ044)
昆明理工大学博士科研启动基金(2009-024)~~
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文摘
极值分布在地震、洪灾和其它自然灾害的预测中是非常有用的.在许多应用方面,很有必要对散度建模.本文推广经典极值回归模型,研究了联合位置与散度模型,并提出了一种同时对位置模型和散度模型的变量选择方法.同时证明了惩罚极大似然估计具有相合性和oracle性质,通过随机模拟研究了所提出方法的有限样本性质.
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关键词
异方差模型
联合位置与散度模型
惩罚极大似然估计
变量选择
估计理论
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Keywords
heteroscedastic regression models
joint location and dispersion models
penalized maxi-mum likelihood estimator
variable selection
estimation theory
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名单纯形分布联合位置与散度模型的贝叶斯变量选择
被引量:1
- 2
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作者
赵远英
段星德
庞一成
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机构
贵阳学院数学与信息科学学院
楚雄师范学院数学与统计学院
贵州财经大学数学与统计学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第23期26-29,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11761016
11501073
+7 种基金
11661015)
贵州省科学技术基金项目(LH[2014]7164
J[2015]2026)
贵州省教育厅自然科学基金项目(KY[2014]249
KY[2015]482)
贵阳市科技局贵阳学院专项资金项目(GYU-KYZ[2018]04)
贵州省高等学校大学生创新创业训练计划项目(109762018520837
109762018520860)
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文摘
受Kuo和Mallick思想的启发,文章应用Gibbs抽样和MH算法研究单纯形分布联合位置与散度模型的贝叶斯变量选择问题。模拟研究的数值例子说明了该方法的可行性与有效性。
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关键词
贝叶斯变量选择
GIBBS抽样
MH算法
单纯形分布
联合位置与散度模型
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Keywords
Bayesian subset selection
Gibbs sampler
MH algorithm
simplex distribution
joint location and dispersion model
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分类号
O212.8
[理学—概率论与数理统计]
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题名基于极值分布下混合联合位置与散度模型的参数估计
- 3
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作者
孔祥超
吴刘仓
詹金龙
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机构
昆明理工大学理学院
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出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
2017年第3期490-497,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(11261025)
国家自然科学基金项目(11126309)
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文摘
极值分布在金融工程、气象工程和其他领域中都有重要用途,本文提出基于极值分布下的混合联合位置与散度模型,通过EM算法给出该模型参数的极大似然估计.最后,通过随机模拟和实例研究说明该模型和方法是有用和有效的.
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关键词
极值分布
混合联合位置与散度模型
EM算法
极大似然估计
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Keywords
Extreme Value Distribution
Mixture joint location and scale model
EM algorithm
Maximum likelihood estimation
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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