基于稳健MM估计的统计数据质量评估方法

政府统计数据质量是当前各界关注的热点问题,如何采用严谨的诊断方法,对我国统计数据进行科学的评估具有重要的现实意义。稳健回归方法可使求出的回归估计不受异常值的强烈影响,并且能更好地识别异常点。本文首次运用基于稳健MM估计的异常值诊断方法,在生产函数模型的框架下,分别使用两种不同的劳动投入数据,对改革开放以来我国GDP数据质量进行了评估。结果表明,基于稳健MM估计的异常值诊断方法可有效地解决传统方法容易出现的多个异常点的掩盖现象,改革以来我国的GDP数据是相对可靠的。

稳健MM估计在扩散张量成像中的应用

在扩散加权图像中存在由热噪声产生的高斯分布偏差和生理噪声产生的异常点,最小二乘(LS)法对于高斯分布偏差具有较好的估算效果,但是对异常点不稳健。为此,采用稳健MM估计方法对扩散张量成像(DTI)数据进行张量估算,将高失效点算法的估计结果作为初始估计值,进行两步M估计。模拟数据与真实数据的实验结果表明,该估计方法具有较好的稳健性,并能有效估算扩散张量。

中国R&D强度区位分布条件因素的差异分析——基于稳健MM估计的EBA模型的实证研究

依据空间计量经济学的相关理论,运用稳健MM估计的EBA（异常值检验的极值边界分析）模型,采用中国30个省际区域2002~2012年的面板数据,实证研究中国东部、中部、西部地区R＆D强度区位分布条件的＂稳健性（Robust）＂影响因素。结果表明：我国东部、中部、西部各地区的R＆D强度存在差异,且其影响因素也不尽相同。R＆D强度较高的东部地区,科技水平、市场规模、固定资产投资、要素禀赋等4个因素对中国R＆D强度具有抗干扰的＂稳健性＂影响;R＆D强度中等的中部地区,3个＂稳健性＂影响因素是政府公共政策、科技水平和要素禀赋;而对于R＆D强度较低的西部地区,技术创新和要素禀赋对提高R＆D强度作用具有＂稳健性＂。由此揭示我国R＆D强度的发展规律以及各区域间的差异性,并根据实证结论提出一些政策建议,为各地区制定科技政策目标和实施方案提供经验证据和决策参考。

参数估计的新进展——稳健MM估计在平差上的应用

本文在评述当前稳健估计在测量平差上应用的基础上,进一步提出应采用双重型M估计,即MM估计,使之更符合测量平差的实际需要。由MM估计所得的刻度参数(scale parameter),不仅可进一步保证位置参数(location parameter)的稳健性,而且由于其本身的稳健性,使它比中误差更能合理地反映观测精度。

混合回归模型参数MM估计的迭代算法及其收敛性

本文在[1]与[2]的基础上,给出混合回归模型参数两步M估计的一个迭代算法,并证明了这种算法的收敛性,最后通过随机模拟结果和一个实例,比较了两步M估计与两步最小二乘估计的优劣。

基于稳健MM估计的REKF RAIM算法

基于鲁棒扩展卡尔曼滤波(robust extended Kalman filter,REKF)的接收机自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring,RAIM)对双星故障模式的检测及识别效果相对较差,尤其当故障矢量具有较高的空间一致性时,M估计的稳健性会受到极大破坏。针对这一问题,提出基于稳健MM估计的REKF RAIM算法,MM估计是兼具高崩溃污染率和高估计效率的两步抗差估计方法,首先采用具有高崩溃污染率的最小截断二乘(least trimmed squares,LTS)估计获得稳健性高的迭代初值和尺度参数,然后采用IGG III方案得到最终的参数估计值,并设计一种基于特征斜率的快速选星方法降低LTS估计的计算量。仿真结果表明,相比于基于M估计的REKF,MMREKF在双星故障模式下具备更高的稳健性,对双星故障模式有更好的检测与识别能力。

基于MM估计的转子不平衡量的识别研究

旋转机械转动质量的不平衡分布是造成其运行振动过大影响安全运行、加工设备制造精度不稳定等问题的重要因素,如何准确识别转子不平衡量的大小及相位是动平衡问题研究的重点。利用传统的最小二乘法计算的转子不平衡量受异常值影响较大。加权最小二乘法需要对振动数据的处理较为繁琐并且权重大小难以确定。现提出基于MM估计的转子不平衡量的识别方法,MM估计是同时基于M估计和S估计并吸收两者的优点以获得高的崩溃点和高的渐近效率的稳健回归方法,具有高效且稳健的优点。通过实验证明,该方法可以较准确的得到转子的不平衡量,从而提高动平衡校准精度。

重尾估计在金融数据中的应用

重尾分布是存在于许多高频时间序列的边缘分布,而且在尾部存在着大量的信息。基于重尾分布尾指数估计的Hill估计方法提出优化改进的AvHill估计方法,该方法成功地降低了Hill估计的方差。同时,融合矩估计方法和最大似然估计方法的思想,给出重尾评测的MM估计,其在渐近方差上也低于Hill估计。基于理论仿真随机获取的1000个数据进行评测方法的比较分析,Hill估计、AvHill估计和MM估计在的测试中表现了各个估计的稳定程度并在不同的数据容量中表现出了不同的优点。针对股票数据的涨跌绝对值的测试中,将3种方法进行综合运用估计,通过对3种估计方法的交点进行数据上的分段,可发现各种估计方法在不同的数据容量中的优缺点以及各种估计方法的优缺点。

稳健回归分析

本文目的是介绍稳健回归分析的概念、作用以及用软件实现计算的方法。先介绍有关的基本概念,再介绍基本原理,最后通过两个实例并基于SAS软件演示如何实施此分析方法。结果表明:(1)此法不能解决资料中存在多重共线性问题带来的坏影响;(2)此法能够很好地解决资料中存在异常点的回归分析问题。

我国宏观经济统计数据质量诊断方法与实证

文章以我国数据质量评估现状作为研究数据协调性的起点和背景,透过数据生产视角并结合我国实际情况,建立对异常值有较强抵抗性的稳健MM回归模型,并在趋势拟合诊断法与统计诊断法的基础上构造出综合诊断法,实证发现趋势拟合诊断法与统计诊断法的异常值诊断结果并不是完全一致的。最后运用综合诊断法对湖南省历年地区生产总值数据进行了数据协调性研究。

基于稳健回归的AFM图像水平矫正算法

AFM(Atomic Force Microscope,原子力显微镜)图像经常会出现背景倾斜或弯曲。背景倾斜的原因源于探针和样本表面的倾角或XYZ扫描仪带来的弯曲。本文将稳健的MM估计算法应用到AFM图像二维背景拟合中,消除背景的倾斜,并利用fast-s估计算法作为初始化,以缩短计算时间。实验结果表明,与传统方法相比,本方法的AFM图像水平矫正效果更好。

基于经典和稳健方法的波士顿房价研究成果综述

利用波士顿房价数据,通过比较lm、lmrob、LMS和tau四种方法,重点是对经典估计方法和三种稳健估计方法进行分析,研究四种方法的差异及优劣,探讨在统计模型中,当实际观测数据偏离假设,在异常值不可避免的情况下,究竟是选择建立在某种理想分布基础上的经典估计理论模型,还是选择建立在符合数据实际分布基础上的稳健估计方法。

基于回归分析方法下公共交通对经济增长的影响分析

随着社会经济的发展及人们环保意识的不断增强,公共交通事业的发展及其投资力度不断加大,公共交通在给人们带来方便的同时也在带动着经济的发展.通过扩展的生产函数模型,采用普通最小二乘方法对2003-2012年间的公共交通数据进行估计分析,并找出有异常值的样本点,然后利用稳健MM估计方法进行估计,结果表明公共交通变量对经济的影响具有正相关作用.

基础教育的财政投入与人力资本结构的优化--基于CHIP数据和县级数据的考察

人力资本结构的优化对于长期的经济增长而言意义重大。而公共财政对基础教育的投资能够促进未来高等教育型人力资本的积累,从而影响未来的人力资本结构。为此,本文结合理论分析,以中国家庭收入调查项目(CHIP)和县级数据为基础,利用logit模型分析了关于基础教育的财政投入对未来高等教育型人力资本积累的促进作用;并在此基础上,结合县级人口普查数据探讨了县级财政的基础教育投资对未来人力资本结构的影响。在实证方法上,本文除使用基本的logit模型和OLS进行回归分析以外,还综合使用MM估计量、工具变量法等方法进行稳健性分析,以消除异常值的影响和人口流动性所产生的内生性问题。最后的实证结果均较好地支持了本文的理论研究假说。