非线性联合均值方差模型的统计分析

在提出非线性均值方差模型的基础上,研究了该模型中未知参数的估计问题。主要是基于Gauss-Newton迭代算法给出该模型中未知参数的极大似然估计。通过大量随机模拟实验验证了所提出方法的有效性。最后,结合实际问题数据验证了该模型与方法具有实用性和可行性。

缺失数据下非线性均值方差模型的参数估计

文章在响应变量随机缺失下研究非线性均值方差模型的参数估计问题。基于回归插补和随机回归插补两种缺失插补方法以及结合Gauss-Newton迭代计算算法给出该模型中未知参数的极大似然估计。并通过对两个随机模拟例子实际例子的研究分析,结果都表明了所提出的模型与统计方法具有可行性和实用性。

联合均值与方差模型的统计诊断

研究了联合均值与方差模型,考虑了基于数据删除模型的参数估计和统计诊断,比较删除模型与未删除模型相应统计量之间的差异。首次提出了基于联合均值与方差模型的诊断统计量和局部影响分析。通过模拟研究和实例分析,给出了不同的诊断统计量来判别异常点或强影响点,研究表明提出的理论和方法是有用和有效的。

Box-Cox变换下联合均值与方差模型的极大似然估计

在提出Box-Cox变换下联合均值与方差模型的基础上,研究了该模型参数的估计问题。同时利用截面极大似然估计方法对变换参数λ进行估计,并对均值模型和方差模型的参数进行极大似然估计。通过随机模拟和实例研究,结果表明该模型和方法是有效和可行的。

联合均值与方差模型的Bayes分析

研究联合均值与方差模型的Bayes分析,通过应用Gibbs抽样和MetropolisHastings(MH)算法计算模型未知参数的Bayes估计与Bayes数据删除影响诊断统计量.模拟研究和实例分析说明该方法的可行性.

基于对数正态分布联合对数均值与对数方差模型的极大似然估计

文章基于对数正态分布研究提出了联合对数均值与对数方差模型,给出了此模型参数的极大似然估计,模拟和实例研究结果表明该模型和方法是有用和有效的。

联合均值与方差模型的经验似然推断

文章考虑了联合均值与方差模型的经验似然推断问题,基于截面经验似然的方法,将联合均值与方差模型作为截面经验似然比函数的约束条件,并构造了均值模型和方差模型未知参数的置信区间.最后通过数据模拟和实例分析讨论了该方法的可行性。

基于最小均方差估计的非线性IEM模型

本文根据统计学中的最小均方差估计理论推导出非线性的ＩＥＭ（ＮＬＩＥＭ）模型公式，并综合实验数据确定了模型系数．这个模型考虑了标量场大尺度运动非均匀性，Ｒｅ数以及Ｓｃ数对混合速率的影响．最后分别利用ＮＬＩＥＭ和ＩＥＭ模型对Ｈ２／空气湍流射流扩散火焰进行了计算，与实验结果的比较表明新模型有较大的优越性．

一般联合均值与方差模型的T型估计与最小一、二乘估计

假定一、二阶矩存在的条件下,文章研究了一般联合均值与方差模型的T型估计与最小一、二乘估计,通过模拟比较了T型估计与最小二乘估计两种估计方法,模拟和实例研究结果表明对该模型参数的两种估计方法是有用和有效的,尤其是T型估计更能表现出在参数估计中的优越性。

组合惩罚下联合均值与方差模型的变量选择

在生产实践和计量经济领域中,控制产品质量的方差就能保证产品的合格品数相对稳定,所以当前学者对联合均值与方差模型的研究倍感兴趣.基于解释变量经常是具有相关关系的实际情况,提出了一种由SCAD惩罚和岭回归混合在一起的组合惩罚,该惩罚充分利用了岭回归能克服解释变量相关性过高对估计效果的影响,同时也证明了这样的惩罚具有相合性和Oracle性质.使用该组合惩罚对联合均值与方差模型进行了变量选择.最后的随机模拟结果表明该模型和方法是有效的.

联合均值与方差模型的贝叶斯变量选择

受Kuo和Mallick思想的启发,文章应用Gibbs抽样和MH算法对联合均值与方差模型的贝叶斯变量选择问题进行研究。数值例子说明了该变量选择方法的可行性和有效性。

联合均值与方差混合专家回归模型的参数估计

在社会、经济领域中存在大量来自异质总体的异方差数据.本文针对异质总体的异方差数据,研究提出联合均值与方差混合专家回归模型,该模型同时对感兴趣的均值、方差和混合比例参数建模,可以概括和描述众多的实际问题.然后,利用EM算法和MM算法给出该模型的最大似然估计,进而通过Monte Carlo随机模拟来验证所提出的方法的有效性.最后,本文结合实际数据AQI(空气质量指数)说明模型的实用性和可行性.

基于联合均值与方差模型的碳排放权影响因素分析

碳达峰和碳中和背景下,研究碳排放权价格对我国制定节能减排的宏观经济政策、相关金融机构开展碳金融业务、减排企业及个人投资者提供决策等均产生有利影响。论文应用统计模型和机器学习分析碳排放权金融数据,选取碳排放权交易影响指标,包括能源价格、经济发展水平、国家碳市场指标、天气环境、传统金融市场因素等五个方面的指标,对湖北碳排放权交易建立统计模型进行探究分析,影响湖北碳排放权投资收益高低的中证100指数指标具有正向影响,影响湖北碳排放权投资风险的汇率、汽油价格两个指标为负向影响。结论可以供投资者决策参考。

均值方差联合模型的SEE变量选择

对方差建立回归模型分析是处理异方差问题中最常用的方法之一。本文基于均值方差联合模型,结合光滑阈估计方程(Smooth Threshold Estimating Equation,简记SEE)方法研究该模型的变量选择方法。该变量选择方法可以同时进行参数估计和变量选择,并且不需要解任何凸优化问题,因此实际应用中将大大减少计算量。最后, 通过随机模拟实验验证了所提出方法的有效性与可行性。

含方差扩大的一般均值漂移模型的Score检验统计量

该文研究了含方差扩大的一般均值漂移模型中漂移量的存在性检验问题.利用Score函数和Fisher信息阵,获得了检验的Score统计量.

异方差大数据下联合均值与方差模型的α-最优子抽样

随着信息技术的发展,经济、金融、工业等领域产生了异常庞大的数据,这些数据往往具有异方差特性,传统统计模型和统计方法难以解决该类大数据的建模问题.子抽样是处理大数据的重要方法.文章针对联合均值与方差模型,在异方差大数据环境下研究了子抽样问题.文章主要贡献如下:对具有异方差特性的大数据建立联合均值与方差模型,在一定条件下,基于A-最优准则和L-最优准则讨论了子样本参数估计的一致性和渐近正态性;首次提出了异方差大数据下联合均值与方差模型的α-最优子抽样算法.数值模拟和实证分析的结果表明,该抽样算法能提高估计的精确性,减少计算成本.

具有AR(1)误差的非线性模型中的Score检验

文章研究了具有AR(1)误差的非线性的模型中一般均值漂移存在性及方差齐性检验问题;利用Score函数和Fisher信息阵,获得了检验的Score统计量。

混合非线性联合均值与方差模型的统计推断

在异质总体中,混合回归模型是最重要的统计数据分析工具之一.提出了混合非线性联合均值与方差模型,通过EM算法研究了该模型参数的极大似然估计,并通过随机模拟实验验证了所提出方法的有效性.最后,结合实际数据验证了该模型和方法具有实用性和可行性.

非线性均值方差模型的贝叶斯数据删除统计诊断

文章在非线性均值方差模型框架下基于K-L距离研究贝叶斯数据删除影响的统计诊断问题,通过应用Gibbs抽样和MH算法估计贝叶斯数据删除影响诊断统计量.随机模拟研究和红鳟鲑鱼数据的数值例子说明该诊断方法的可行性.