再生核Hilbert空间展开的函数型回归模型变量选择

针对协变量是函数型、响应变量是标量的多元函数型回归模型,文章提出了函数系数基于再生核Hilbert空间展开的变量选择方法。首先,利用带积分余项的泰勒展开式和再生核Hilbert空间内积性质将模型转化为结构化形式,其次,通过自适应弹性网惩罚对结构化模型中的组间和组内系数同时进行压缩。结果证明了这种压缩估计具有Oracle性质,蒙特卡罗模拟结果也显示新方法在不同样本量、不同噪声和变量相关性干扰下均优于基于普通基函数展开的变量选择方法,且尤其适用于原始协变量高度相关的情形。最后,通过分析一个商品房平均销售价格影响因素数据演示了新方法的应用。

改进的强相关数据的变量选择方法

针对高维强相关数据的变量选择问题,本文提出了改进的变量选择方法.该方法先利用自适应弹性网方法(Aenet)在原始的强相关数据上建立模型,选出对响应变量起重要作用的群组变量和独立变量;再通过偏最小二乘方法(PLS)对选出的变量作模型估计;最后,将两种方法得到的估计系数做线性组合,并以此系数来建立回归模型.新模型具有精度高、解释性好的优点,数值实验验证了该方法的有效性.

全血中铁、钙、铜、镁、硒与代谢综合征关联的病例对照研究

目的 探讨多金属暴露与代谢综合征(MS)发病风险的关联,为预防高危人群MS发生发展提供理论支持。方法 纳入2017年8月到2018年5月在唐山开滦队列中的男性人群为研究对象,在3所附属医院共选取361例MS患者和1 109例经年龄频数匹配的非代谢综合征者(non-MS)进行的病例对照研究。采用logistic回归分析分别评估单一金属元素与MS之间的风险关联;基于自适应弹性网回归方法量化多金属暴露时与MS之间的综合效应。结果 MS组中血钙、铜和镁浓度显著低于对照组(P<0.05),但硒浓度高于对照组(P<0.01)。在对可能的混杂进行校正后,金属元素第三分位组与第一分位组的MS比值比分别为:钙[0.52 (95%CI:0.38, 0.71),P<0.001]、硒[1.80 (95%CI:1.32, 2.44),P<0.001]和铜[0.60 (95%CI:0.44, 0.83),P<0.01]。与MS为U型关系的金属元素以第二分位组为参照组,比值比分别为:铁[第一分位组1.40 (95%CI:1.03, 1.92),P<0.05;第三分位组1.51 (95%CI:1.10, 2.06),P<0.01]和镁[第一分位组1.83 (95%CI:1.34, 2.51),P<0.001;第三分位组1.50 (95%CI:1.09, 2.08),P<0.05]。同时,金属元素共同暴露时,MS的发生风险显著增加[4.12 (95%CI:2.63, 6.47),P<0.001]。结论 铁紊乱、低钙、低铜、高镁和高硒是MS发生的独立危险因素,且多金属共同暴露时,MS的风险更高。

我国制造业上市公司财务舞弊识别的研究

以2010—2019年期间A股制造业上市公司作为研究对象,构建财务舞弊识别指标体系,用局部线性嵌入方法、自适应弹性网方法对初始指标集进行降维处理后分别建立AdaBoost分类模型。结果表明,与初始指标模型相比,局部线性嵌入降维方法没有提高模型的识别效果,自适应弹性网方法有效地提高了模型的识别效果。研究发现,股权集中度、总资产净利润率、速动比率、资产负债率和每股未分配利润等指标对于识别财务舞弊行为有显著的作用。