基于藤copula分位数回归的光伏功率日前概率预测

现有分位点回归方法在进行多分位点预测时往往需要为每个分位点单独建立模型,不仅训练成本高还会导致"分位点交叉"。对此,提出了一种基于藤copula分位数回归的光伏功率日前概率预测模型。利用藤copula对光伏功率及其条件变量间的相依结构进行解析化表达,基于优化算法对藤copula结构及参数进行优化,在此基础上建立起光伏功率条件分位数回归模型;在条件变量中引入光伏功率点预测量,并借助最小化连续秩概率分数(continuousrank probability score,CRPS)权衡可靠性与锐度,筛选出最佳条件组合。算例仿真结果表明,该方法克服了现有分位数回归方法的缺点,进一步提升了光伏功率概率预测性能。

阿基米德Copula分位数回归曲线推导与模拟

文章把分位数回归理论和相关结构函数Copula结合起来,介绍了分位数回归和相关结构函数Copula,给出了阿基米德Copula和Copula分位数回归曲线的定义,推导出了阿基米德Copu-la分位数回归曲线。最后,通过模拟研究表明Copula分位数回归估计方法的精确性。

基于固定效应面板数据的Copula分位数回归及模拟

文章将Copula分位数回归应用于面板数据,提出了一类面板数据非线性分位数回归模型,非线性分位数函数的具体形式由Copula函数类型所决定,借助最优化算法迭代求解可得到模型中未知参数的估计值。以Frank Copula分位数回归曲线为例,使用不同参数值生成随机数据对模型的估计效果进行检验,结果显示Frank Copula分位数回归曲线能更好地拟合数据的非线性相关关系。

两维异质性面板分位数模型的双惩罚回归方法

文章关注系数具有两维异质性结构的面板分位数模型,基于SCAD惩罚函数和MCP惩罚函数提出双惩罚最小加权绝对偏差目标函数,同时进行参数估计和两维异质性结构识别。利用ADMM算法求解目标函数,并使用BIC信息准则通过网格搜索选择最优调节参数。根据蒙特卡洛模拟结果验证了所提方法的有限样本性质,最后使用实际数据检验了其应用效果。研究结果表明:所提出的方法能够准确识别两维异质性结构,并且Post估计量的参数估计精确度接近于Oracle估计量。

学校体育环境对初中生体育核心素养的影响——基于分位数回归的考察

为探究学校体育环境对初中生体育核心素养的影响效应,运用文献资料、问卷调查、最小二乘法回归和分位数回归进行数据收集和分析,研究发现:学校体育环境对初中生体育核心素养存在显著性正向影响;不同分位点处,学校体育环境对初中生体育核心素养均有显著性促进效应,且整体来看,随着分位点的提高,影响效应逐渐减弱;学校体育环境对初中女生的体育核心素养影响效应相对均衡,而对男生群体的影响存在两极分化的特征。各年级初中生受学校体育环境的影响效应随着分位点的升高而降低。提出如下建议:加强学校体育环境建设,充分发挥学校体育环境对体育核心素养的促进效应;注重学校体育环境影响效应的差异性,引导初中生体育核心素养的发展;根据不同群体的特点,有针对性的制定体育核心素养发展策略。合理变换多种形式,消解学校体育环境影响的“超限效应”。

康复患者次均住院费用影响因素的分析:基于分位数回归模型

目的分析甘肃省二级、三级医院康复住院患者次均住院费用的分布特点及其影响因素。方法分层抽取2017年1月1日至2023年6月30日甘肃省59家二级、三级医院康复住院患者病历6950份,收录电子病历管理系统住院病案首页信息数据。描述康复患者次均住院费用的分布及特点,并运用分位数回归模型分析次均住院费用的影响因素。结果纳入患者次均住院费用为6282.65(4095.39,11829.36)元。多因素分析结果显示,康复患者的年龄(β>21.509)、住院时间(β>166.320)、医院级别(β>1096.971)、医院类别(|β|>969.080)、入院途径(β>307.731)、是否转科(β>732.289)和是否用药(β>737.109)对次均住院费用3个分位数点(P10,P50,P90)均有影响(P<0.05),均呈现对高分位点影响最强。2017年至2019年入院的康复患者较2020年至2023年的康复患者在第10分位点次均住院费用较低(β=-732.341),在第90分位点费用较高(β=846.445)(P<0.05)。以自费为对照,医保支付的次均住院费用在第10分位点更高(β_(职工医保)=450.606,β_(居民医保)=478.421),在第90分位点上费用更低(β_(职工医保)=-2517.823,β_(居民医保)=-1283.355)(P<0.05),在第90分位点影响更大。以其他类型疾病为对照,精神与行为障碍、神经系统疾病费用更低(β<-569.500),循环系统疾病在第10分位点上费用更高(β=457.393),肌肉骨骼和结缔组织疾病在第50(β=-1106.791)、第90分位点上费用(β=-3072.947)更低(P<0.05)。结论康复患者次均住院费用差异大,影响因素复杂,医保相比自费在次均住院费用的高分位点有保护作用。

基于混合效应和分位数回归的温带针阔混交林树高与胸径关系研究

【目的】基于非线性回归和广义模型构建不同分位数回归和混合效应的树高预测方程,并对比分析非线性模型、不同分位点(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)模型、广义模型及非线性混合效应模型的拟合效果和预测精度,为研究林分生长和收获提供理论依据。【方法】本研究以吉林蛟河地区针阔混交林的主要树种(红松、色木槭、紫椴和水曲柳)为研究对象,基于21.12 hm2样地数据,首先在11个广泛使用的树高方程基础模型中选定基础模型;其次探究林分变量对树高的影响并构建含林分变量的广义模型;最后在基础模型和广义模型的基础上,构建分位数模型,同时考虑样方效应对树高的影响,构建混合效应模型。【结果】(1)各树种均以Richards模型拟合精度更高,且具有生物学意义,选定为基础模型;考虑林分变量与树高的相关性以及模型收敛性,加入优势木高建立的广义模型能显著提高拟合效果。(2)各树种均为中位数τ=0.5时模型拟合效果最佳,且与非线性回归预测精度相近,红松、色木槭、紫椴和水曲柳最高R^(2)值分别为0.811、0.809、0.724和0.617,广义中位数回归预测能力得到进一步提高,R^(2)值分别为0.891、0.874、0.858和0.627。(3)混合效应模型相对其他模型能显著提高预测精度,其中基础混合模型略优于广义混合模型,4个树种R^(2)值达到0.937、0.919、0.906和0.643,表明包含样方效应的混合模型能得到更准确更稳定的预测结果。【结论】与传统方法建立的基础模型和广义模型以及两者的中位数回归模型相较,基于非线性混合效应构建的树高-胸径模型预测精度更高,其中基于基础混合效应构建的吉林蛟河地区混交林树高-胸径模型更具优越性和稳定性。

分位数回归模型在公共卫生领域中的应用及SAS实现

目的探讨分位数回归模型在公共卫生领域中应用及SAS实现,为该方法推广使用提供参考。方法在介绍分位数回归模型基本概念基础上,介绍了分位数回归模型应用情景与优势,并以血清克拉拉细胞蛋白水平和第一秒用力呼气容积/用力肺活量(FEV1/FVC)变化数据为例,与简单线性回归模型相比,探讨分位数回归模型应用及SAS实现过程。结果分位数回归模型不仅可以分析血清克拉拉细胞蛋白水平对FEV1/FVC均值的影响,还可以分析血清克拉拉细胞蛋白水平对FEV1/FVC不同分位数的影响,得到更全面的信息,且通过统计软件SAS可方便实现。结论分位数回归模型可弥补简单线性回归模型仅关注应变量均值特征而不能分析其完整分布特征的不足,SAS软件提供了相对成熟的分析语句,值得推广。

新生儿高胆红素血症患儿住院费用的分位数回归分析

目的 通过统计新生儿高胆红素血症患儿住院费用及相关母婴信息、住院信息、诊疗信息,分析单病种费用的影响因素,以期为医保按病种分值付费(diagnosis-intervention packet,DIP)方式改革和医院单病种费用控制提供可参考的建议和方法。方法 通过病案信息系统,调取2018—2022年在鲁中地区某三甲妇幼保健院住院治疗的新生儿高胆红素血症患儿的住院费用及相关信息,采用单因素分析、分位数回归分析患儿住院费用的影响因素。结果 年份、医疗付款方式、并发症、患儿年龄、住院天数、胎次、入院经皮测胆值、喂养方式、大便情况、总胆红素水平对患儿住院费用的影响差异有统计学意义(P<0.05)。不同分位费用组中,各影响因素作用方向及趋势不同。结论 我国公立医院实行的耗材“零差价”政策及药品集中带量采购,有效地遏制了患儿住院费用的增长;关爱母婴健康,降低血清总胆红素水平,减少无效的住院天数,降低新生儿高胆红素血症患儿并发症发生率是合理控制费用增长的重要手段。

基于分位数回归模型和经验模态分解的全球变暖问题研究

利用分位数回归模型和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法对气候及其变化进行分析和预测.首先,采用全球热力图对气温数据进行描述统计,并采用经验模态分解方法降噪获取趋势项来引入全球气温周期概念,探究全球气候变暖趋势;然后,基于多元线性回归模型及分位数回归模型寻找全球气温的影响因素,并对气温进行建模及预测.研究结果可为全球气候分析提供统计学支撑.

超高维数据下部分线性可加分位数回归模型的变量选择

在超高维数据中,一方面,协变量的维数可能远远大于样本量,甚至随着样本量以指数级的速度增长;另一方面,超高维数据通常是异质的,协变量对条件分布中心的影响可能与他们对尾部的影响大不相同,甚至会出现重尾以及异常点的复杂情况。文章在协变量维度发散且为超高维的情况下研究了部分线性可加分位数回归模型的变量选择和稳健估计问题。首先,为了实现模型的稀疏性和非参数光滑性,引入了一种非凸Atan双惩罚,并采用分位迭代坐标下降算法来解决所提方法的优化问题。在选择适当正则化参数的情况下,证明了所提双惩罚估计量的理论性质。其次,通过模拟研究对所提方法的性能进行验证。模拟结果表明,所提方法比其他惩罚方法具有更好的表现,尤其是在数据存在重尾的情况下。最后,通过基于癌症筛查病人血液样本数据的实证来验证所提方法的实用性。

基于分位数回归和通径分析的少数民族中老年流动人口健康状况影响因素研究

目的:了解我国少数民族中老年流动人口健康状况的影响因素,为有效开展针对这一人群的健康干预和改善其健康状况提供参考。方法:使用2017年中国流动人口动态监测调查数据库(CMDS)中2771例≥45岁的少数民族中老年流动人口相关数据,采用SPSS 26.0进行Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis H检验,采用多重线性回归及分位数回归对健康状况的影响因素进行分析,并采用Amos24.0对健康状况的影响因素进行通径分析。结果:不健康者336人(12.1%),社会融合较差者1031人(37.2%),接受健康教育较差1563人(56.4%),有慢性病者534人(19.4%);健康与不健康者在性别、年龄、文化程度、婚姻状况、流动范围、流动时间、流动原因、社会融合、健康教育、慢性病患病等方面均存在统计学差异(P<0.05);多元logistic回归分析结果显示,流动时间、流动原因、社会融合较差、接受健康教育较差、有慢性病等因素显著影响研究对象的健康状况(P<0.05);分位数回归分析结果显示,流动时间、流动原因、社会融合情况、接受健康教育状况和慢性病患病情况在不同分位点均对健康状况产生了影响(P<0.05);通径分析结果显示,慢性病、健康教育和社会融合对少数民族中老年流动人口的健康状况直接产生作用,流动时间、流动原因对健康状况产生间接影响作用。结论:关注流动时间及原因对少数民族中老年流动人口健康状况的影响;多措并举提高其社会融合,以减少身心问题产生,使其更好融入流入地;关注少数民族中老年流动人口慢性病患病情况,加强对其的健康教育和健康管理服务,提升健康素养,改善健康状况。

变系数部分非线性模型的分位数回归估计

研究纵向数据缺失下变系数部分非线性分位数回归模型的估计问题.利用逆概率加权法结合分位数回归给出参数估计和非参估计;在一定条件下,证明了所给估计量的渐近正态性;通过数值模拟,验证了所提方法的有效性.

不同房价水平下各因素对其影响的差异性分析——基于分位数回归模型

文章采用分位数回归模型从需求类因素、供给类因素、宏观环境类因素与政策类因素四个方面,利用2003-2022年的数据,对影响房价的各因素进行研究。实证结果表明:在不同房价水平下各因素对其影响具有差异性,国内生产总值除对极高房价有正向影响外,对其余房价均为负向影响;购房者房价预期和居民消费价格指数对各个房价均有显著的正向影响;竣工面积对房价均有负向影响,且除极低房价外,其余房价均显著;股票价格和政策调控均对中等房价有显著的正向影响。最后文章从房地产调控要保证股市的稳定,做好房地产市场预期引导,灵活调整房地产调控政策等方面提出了相应的政策建议。

基于加权复合分位数回归的变系数部分线性模型的稳健经验似然估计

研究了变系数部分线性模型的稳健经验似然推断问题。利用加权复合分位数回归以及经验似然方法,并结合基于矩阵QR分解的正交投影技术,对模型的参数分量提出了一种基于加权复合分数回归的经验似然估计方法。理论证明了提出的经验对数似然比函数渐近服从卡方分布,得到参数分量的置信区间。该估计方法中引入了基于矩阵QR分解的正交投影技术,保证对模型的参数分量进行估计时不会受到非参数分量估计精度的影响,因此具有较好的稳健性和有效性。

分位数回归方法简介及其在医学研究领域中的应用

本文介绍了分位数回归方法的基本理论,并通过实例数据分析展示其在医学和公共卫生领域的应用,为相关研究提供方法学参考。实例基于美国健康和营养调查的横断面数据拟合分位数回归模型,探索睡眠时间和抑郁水平在不同抑郁水平分位数下的关联。方法揭示了抑郁程度越高的群体,其抑郁水平受睡眠时间的影响更大。该实例说明了分位数回归方法可以提供暴露和连续型结局之间的全面关联分析,并能识别出对暴露因素更敏感的亚组人群,可为该人群制定针对性的干预提供建议。该方法在医学和公共卫生研究中有很好的应用和推广价值。

基于融合Lasso的非参数加性分位数回归模型

加性分位数回归为非线性关系的建模提供一种灵活、鲁棒的方法.拟合加性分位数模型的方法通常使用样条函数逼近分量,但需要先验的选择节点,计算速度较慢,并不适合大规模数据问题.因此文中提出基于融合Lasso的非参数加性分位数回归模型(Nonparametric Additive Quantile Regression Model Based on Fused Lasso,AQFL),是在融合Lasso罚和l_(2)罚之间折衷的可对加性分位数回归模型进行估计和变量选择的模型.融合Lasso罚使模型能快速计算,并在局部进行自适应,从而实现对所需分位数甚至极端分位数的预测.同时结合l_(2)罚,在高维数据中将对响应影响较小的协变量函数值压缩为零,实现变量的选择.此外,文中给出保证收敛到全局最优的块坐标ADMM算法(Block Coordinate Alternating Direction Method of Multipliers,BC-ADMM),证明AQFL的预测一致性.在合成数据和碎猪肉数据上的实验表明AQFL在预测准确性和鲁棒性等方面较优.

基于支持向量回归和分位数的雷达K分布海杂波形状参数估计方法

针对传统的雷达K分布海杂波形状参数估计方法在异常样本存在情况下估计精度严重下降的问题,该文提出一种基于支持向量回归(SVR)和样本分位数比值的K分布海杂波形状参数估计方法。首先给定K分布杂波参数和分位数位置的值,根据K分布的累积分布函数计算样本分位数比值及其对数,然后建立以样本分位数比值对数为输入、待估计形状参数为输出的SVR模型,通过交叉验证确定SVR模型的超参数,最后训练SVR模型实现对K分布海杂波形状参数的稳健精确估计。仿真和实测雷达数据表明,所提方法的估计误差低于基于矩的估计方法的估计误差,并且与基于分位数的估计方法具有相近估计性能。此外,相比已有基于分位数的方法,所提方法的超参数容易确定,并且不依赖于查表。

基于分位数回归探究广东省大中学生家庭幸福感的影响因素

目的了解广东省大中学生的家庭幸福感情况,分析学生家庭幸福感的影响因素。方法采用整群抽样方法,收集广东省两所大学和六所中学的在读学生,使用分位数回归对大中学生的家庭幸福感进行影响因素分析。结果得到有效样本4987例,明显感觉到幸福的学生占比73.5%。分位数回归结果显示:性别(Q10,Q25,Q50,Q75),户籍(Q75,Q90),年级(Q25,Q75),父亲职业(Q75),母亲职业(Q75),父亲教育程度(Q90),自由发展兴趣爱好(Q10,Q50,Q75),自由做决定(Q25,Q75),家庭成员换位思考(Q75),父母干涉(Q10,Q25,Q50,Q75),自由安排时间(Q75,Q90),父母严厉(Q75),父母约束(Q75),家庭亲密程度,家庭关怀程度,家庭氛围,家庭团结程度与大中学生家庭幸福感都有关联。其中大中学生的家庭幸福感与家庭亲密程度、家庭关怀程度、家庭氛围、家庭团结程度呈正相关,与父母干涉呈负相关。结论广东省在读大中学生家庭幸福感较高;为提升学生的幸福感,应该增加家庭成员间的亲密程度,营造一个轻松愉快、温暖的家庭氛围,同时父母应该适量减少对子女事情的干涉。

部分线性变系数模型的贝叶斯分位数回归

针对部分线性变系数模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯分位数回归,并基于Gibbs抽样推导出所有未知参数的后验分布,通过数值模拟比较分析了贝叶斯分位数回归与分位数回归参数估计的优劣,结果表明,在均方误差准则下,贝叶斯分位数回归的估计效果更优。最后,通过实例分析说明了所提方法的有效性。