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Robust Estimators for Poisson Regression
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作者 Idriss Abdelmajid Idriss Weihu Cheng 《Open Journal of Statistics》 2023年第1期112-118,共7页
The present paper proposes a new robust estimator for Poisson regression models. We used the weighted maximum likelihood estimators which are regarded as Mallows-type estimators. We perform a Monte Carlo simulation st... The present paper proposes a new robust estimator for Poisson regression models. We used the weighted maximum likelihood estimators which are regarded as Mallows-type estimators. We perform a Monte Carlo simulation study to assess the performance of a suggested estimator compared to the maximum likelihood estimator and some robust methods. The result shows that, in general, all robust methods in this paper perform better than the classical maximum likelihood estimators when the model contains outliers. The proposed estimators showed the best performance compared to other robust estimators. 展开更多
关键词 poisson regression model Maximum Likelihood Estimator Robust Estimation Contaminated model Weighted Maximum Likelihood Estimator
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Accounting for Heterogeneity in Stop Frequency Models of Work Tours Using Latent Class Poisson Models
2
作者 Babak Mirzazadeh 《Journal of Transportation Technologies》 2023年第2期243-261,共19页
Stop frequency models, as one of the elements of activity based models, represent an important part of travel behavior. Unobserved heterogeneity across the travelers should be taken into consideration to prevent biase... Stop frequency models, as one of the elements of activity based models, represent an important part of travel behavior. Unobserved heterogeneity across the travelers should be taken into consideration to prevent biasedness and inconsistency in the estimated parameters in the stop frequency models. Additionally, previous studies on the stop frequency have mostly been done in larger metropolitan areas and less attention has been paid to the areas with less population. This study addresses these gaps by using 2012 travel data from a medium sized U.S. urban area using the work tour for the case study. Stop in the work tour were classified into three groups of outbound leg, work based subtour, and inbound leg of the commutes. Latent Class Poisson Regression Models were used to analyze the data. The results indicate the presence of heterogeneity across the commuters. Using latent class models significantly improves the predictive power of the models compared to regular one class Poisson regression models. In contrast to one class Poisson models, gender becomes insignificant in predicting the number of tours when unobserved heterogeneity is accounted for. The commuters are associated with increased stops on their work based subtour when the employment density of service-related occupations increases in their work zone, but employment density of retail employment does not significantly contribute to the stop making likelihood of the commuters. Additionally, an increase in the number of work tours was associated with fewer stops on the inbound leg of the commute. The results of this study suggest the consideration of unobserved heterogeneity in the stop frequency models and help transportation agencies and policy makers make better inferences from such models. 展开更多
关键词 Activity Based model Work Tour Stop Frequency Latent Class poisson regression model
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基于DP算法的Poisson回归模型的变量选择
3
作者 王秀丽 姜喆 《曲阜师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第3期41-48,共8页
利用已有的DP算法,对Poisson回归模型的似然函数进行优化估计出模型的参数,分别写出Lasso、Adaptive Lasso、SCAD、MCP 4种惩罚似然函数,用DP算法进行求解,实现变量选择.为了实现算法的自动变量选择,在对惩罚参数的选择上,使用了AIC、BI... 利用已有的DP算法,对Poisson回归模型的似然函数进行优化估计出模型的参数,分别写出Lasso、Adaptive Lasso、SCAD、MCP 4种惩罚似然函数,用DP算法进行求解,实现变量选择.为了实现算法的自动变量选择,在对惩罚参数的选择上,使用了AIC、BIC信息准则.为了验证DP算法的可行性,通过随机模拟的方式生成数据进行求解.在各项指标下,将DP算法与已有的相关算法进行对比. 展开更多
关键词 poisson回归模型 变量选择 DP算法 BIC AIC
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Modelling fertility:an application of count regression models
4
作者 Ranjita Pandey Charanjit Kaur 《Chinese Journal of Population,Resources and Environment》 2015年第4期349-357,共9页
Often the lifecycle data occur as count of the vital events and are recorded as integers.The purpose of this article is to model the fertility behavior based on religious,educational,economic,and occupational characte... Often the lifecycle data occur as count of the vital events and are recorded as integers.The purpose of this article is to model the fertility behavior based on religious,educational,economic,and occupational characteristics.The responses of classified groups according to these determinants are examined for significant influence on fertility using Poisson regression model(PRM) based on the National Family Health Survey-3 dataset.The observed and predicted probabilities under PRM indicate modal value of two children for the Poisson distribution modeled data.Presence of dominance of two child in the data motivates the authors to adopt multinomial regression model(MRM) in order to link fertility with various socioeconomic indicators responsible for fertility variation.Choice of the explanatory factors is limited to the availability of data.Trends and patterns of preference for birth counts suggest that religion,caste,wealth,female education,and occupation are the dominant factors shaping the observed birth process.Empirical analysis suggests that both the models used in the study perform similarly on the sample data.However,fitting of MRM by taking birth count of two as comparison category shows improved Akaike information criterion and consistent Akaike information criterion values.Current work contributes to the existing literature as it attempts to provide more insight into the determinants of Indian fertility using Poisson and MRM. 展开更多
关键词 COUNT data FERTILITY poisson model MULTINOMIAL regression modelS
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A Review on High-Dimensional Frequentist Model Averaging
5
作者 Peipei Fu Juming Pan 《Open Journal of Statistics》 2018年第3期513-518,共6页
Model averaging has attracted increasing attention in recent years for the analysis of high-dimensional data. By weighting several competing statistical models suitably, model averaging attempts to achieve stable and ... Model averaging has attracted increasing attention in recent years for the analysis of high-dimensional data. By weighting several competing statistical models suitably, model averaging attempts to achieve stable and improved prediction. To obtain a better understanding of the available model averaging methods, their properties and the relationships between them, this paper is devoted to make a review on some recent progresses in high-dimensional model averaging from the frequentist perspective. Some future research topics are also discussed. 展开更多
关键词 model AVERAGING high-dimensional regression modelS STABLE PREDICTION
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带有测量误差Poisson回归模型的变量选择
6
作者 刘芳 《赣南师范大学学报》 2024年第6期44-47,共4页
Poisson回归模型是一种特殊的广义线性模型,被广泛用于计数数据的建模.然而在很多应用中,模型中的协变量很难被精确测量,在进行变量选择和参数估计时,这些测量误差通常难以处理,特别是当维数较高时.针对这一问题,本文提出了一种惩罚的... Poisson回归模型是一种特殊的广义线性模型,被广泛用于计数数据的建模.然而在很多应用中,模型中的协变量很难被精确测量,在进行变量选择和参数估计时,这些测量误差通常难以处理,特别是当维数较高时.针对这一问题,本文提出了一种惩罚的偏差校正方法以确定带有测量误差的Poisson回归模型(MPR)的真实结构.该方法惩罚了专门设计用于处理测量误差的目标函数,并在一个有界的区域内利用复合梯度下降算法给出回归参数的估计.通过随机模拟验证了本文所提出方法的有限样本性质. 展开更多
关键词 poisson回归模型 测量误差 变量选择 惩罚函数
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耦合均值-相关性的起重伤害事故致因ZIP模型研究
7
作者 晋良海 邹颂香 +2 位作者 李新哲 邵波 李晨曦 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1930-1937,共8页
近些年来,起重伤害事故高发频发,导致了较大的直接经济损失和人员伤亡,受到行业的高度关注。为探究起重伤害事故致因的影响程度,采集2011—2021年376份起重伤害事故调查报告,依据事故致因24Model和系统安全分析法识别事故致因,构建起重... 近些年来,起重伤害事故高发频发,导致了较大的直接经济损失和人员伤亡,受到行业的高度关注。为探究起重伤害事故致因的影响程度,采集2011—2021年376份起重伤害事故调查报告,依据事故致因24Model和系统安全分析法识别事故致因,构建起重伤害事故致因的零膨胀泊松回归模型(Zero-Inflated Poisson,ZIP),并通过Vuong方法和拟合优度检验准则进行检验;综合考虑事故致因发生频次的均值、致因和事故发生的相关性,运用弹性分析方法对事故致因的影响程度进行定量排序。结果表明:ZIP回归模型拟合效果优于泊松回归模型,各事故致因对起重伤害事故的影响程度排序为安全监管不到位C_(6)(T_(k)=1.0221)、安全意识淡薄H_(1)(T_(k)=0.5117)、作业人员违规作业H_(3)(T_(k)=0.4758)、作业人员无证上岗H_(2)(T_(k)=0.2116)、专项施工方案不合格C_(7)(T_(k)=0.1234)和结构构件破坏或连接不可靠M_(3)(T_(k)=0.1045)。研究从事故致因发生频次的均值、致因和事故发生的相关性两个维度刻画事故致因对起重伤害事故的影响程度,为起重伤害事故风险分级管控提供了新的研究思路和方法。 展开更多
关键词 安全工程 起重伤害事故 零膨胀泊松(ZIP)回归模型 致因分析 弹性系数
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空气污染对心脑血管疾病门诊量影响的Poisson广义可加模型分析 被引量:14
8
作者 王在翔 赵晶 +1 位作者 牛泽亮 祁鹏 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2017年第2期232-235,共4页
目的定量研究潍坊市大气污染对居民心脑血管日门诊量的影响,探讨大气污染与门诊量之间的关系,为心脑血管疾病的预防控制提供依据。方法通过潍坊市社保系统收集每日心脑血管疾病门诊量,从中国气象局收集气象资料,大气污染资料来源于潍坊... 目的定量研究潍坊市大气污染对居民心脑血管日门诊量的影响,探讨大气污染与门诊量之间的关系,为心脑血管疾病的预防控制提供依据。方法通过潍坊市社保系统收集每日心脑血管疾病门诊量,从中国气象局收集气象资料,大气污染资料来源于潍坊市环境监测站。采用Poisson广义可加模型对潍坊市大气污染与心脑血管疾病门诊量进行回归分析,同时控制气象因素、时间趋势、周日效应混杂因素的影响。结果 2015年潍坊市空气中PM 2.5、PM 10、SO_2、NO_2的日均浓度分别为75.33μg/m^3、126.25μg/m^3、41.25μg/m^3、38.17μg/m^3;潍坊市心脑血管疾病日门诊量586人次/天;Spearman相关分析结果表明,温度和降雨量与空气污染指标存在较强相关性。单因素广义可加模型(GAM)时序分析结果显示,温度、降雨量、PM 2.5、PM 10、SO_2、NO_2对心脑血管疾病门诊量有影响;多因素分析显示,PM 2.5、PM 10、SO_2、NO_2日均浓度每增加10μg/m^3,心脑血管疾病门诊量的风险RR值分别增加0.27%(0.20%~0.53%)、0.35%(0.10%~0.61%)、0.69%(0.50%~0.89%)、0.39%(0.04%~0.75%)。结论潍坊市大气污染能增加心脑血管疾病门诊量的风险,温度和降雨量与大气污染物相关性较高,提示采暖期污染程度明显加重,有必要开展相应的治理措施。 展开更多
关键词 心脑血管疾病 广义可加模型 poisson回归 大气污染物
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上海市徐汇区1995-2004年20岁以下人群白血病死亡率Poisson回归分析 被引量:4
9
作者 顾海雁 黄萍萍 +4 位作者 刘锋 李申生 张红叶 刘华 倪红伟 《上海预防医学》 CAS 2006年第3期106-108,共3页
[目的] 了解1995~2004年上海市徐汇区20岁以下人群白血病死亡率的时间变化趋势及其与性别、年龄的关系。 [方法]拟合Poisson回归模型,分析死亡人数与影响因素之间的关系。 [结果] 徐汇区10年间20岁以下人群白血病死亡率无随时间变化的... [目的] 了解1995~2004年上海市徐汇区20岁以下人群白血病死亡率的时间变化趋势及其与性别、年龄的关系。 [方法]拟合Poisson回归模型,分析死亡人数与影响因素之间的关系。 [结果] 徐汇区10年间20岁以下人群白血病死亡率无随时间变化的趋势(z=0.38,P>0.5),女性死亡率低于男性(IRR=0.4706,P<0.1),0-4岁及5 ~9岁的死亡率均低于10~19岁者(IRR1=0.2308,IRR2=0.1538,P<0.05),每年因白血病死亡的20岁以下者平均2.5 人。 [结论] 徐汇区近10年20岁以下人群白血病死亡率稳定,但在性别和年龄上有差异;Poisson回归模型适用于类似资料的统计分析。 展开更多
关键词 白血病 Poison回归 死亡率
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非独立数据时稳健Poisson和Log-binomial随机效应模型研究 被引量:3
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作者 周舒冬 郜艳晖 +3 位作者 李丽霞 张敏 杨翌 陈跃 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2014年第5期804-808,共5页
目的比较基于稳健Poisson回归及Log-binomial的随机效应模型对具有层次结构的非罕见结局事件资料的参数估计结果。方法通过计算机模拟生成具有类内相关的数据集,设置了32种参数情况,分别反映实际资料中的少数类别数和中等类别数,小强度... 目的比较基于稳健Poisson回归及Log-binomial的随机效应模型对具有层次结构的非罕见结局事件资料的参数估计结果。方法通过计算机模拟生成具有类内相关的数据集,设置了32种参数情况,分别反映实际资料中的少数类别数和中等类别数,小强度的类内聚集和中等强度的类内聚集,基线患病率分别为0.15和0.3,关联强度PR值分别是1.5和2.0,暴露率分别为20%和50%的情况;比较各模型在模拟条件下的收敛率、参数估计结果以及参数的95%CI覆盖率。结果 Log-binomial随机效应模型的收敛效果劣于稳健Poisson随机效应模型;两随机效应模型对各参数的估计结果均和真值较为接近;在类内聚集性较小时,两随机效应模型95%CI覆盖率均较好,但随类内聚集性增大,Log-binomial的随机效应模型95%CI覆盖率变动较大,且类别数增加时覆盖率普遍较低。结论基于稳健Poisson的随机效应模型收敛率高,参数估计结果与真实值接近,对各固定效应参数估计的95%CI的覆盖率高且稳定,优于Log-binomial随机效应模型。 展开更多
关键词 非独立 稳健poisson回归 Log-binomial模型 随机效应 患病率比
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基于重复测量数据的Poisson回归模型的偏大离差的Score检验 被引量:6
11
作者 林金官 韦博成 《应用数学》 CSCD 北大核心 2002年第4期18-22,共5页
Poisson回归模型广泛应用于分析计数型数据 ,Dean&Lawless(1989)和Dean(1992 )讨论了非重复测量得到的计数型数据的偏大离差存在性的检验问题 .本文分别利用随机系数模型和对数非线性模型讨论了基于重复测量得到的计数型数据的偏大... Poisson回归模型广泛应用于分析计数型数据 ,Dean&Lawless(1989)和Dean(1992 )讨论了非重复测量得到的计数型数据的偏大离差存在性的检验问题 .本文分别利用随机系数模型和对数非线性模型讨论了基于重复测量得到的计数型数据的偏大离差的检验问题 ,得到了检验的score统计量 . 展开更多
关键词 重复测量数据 poisson回归模型 偏大离差 SCORE检验
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Poisson和Cox回归模型在队列随访资料分析中的应用和对比 被引量:2
12
作者 项永兵 高玉堂 +2 位作者 金凡 杨工 邓春勤 《中国慢性病预防与控制》 CAS 1995年第2期77-80,共4页
Poisson与Cox回归模型是流行病学队列随访资料分析中常用的两类多变量分析方法。本文对有关这两类多变量回归模型的统计方法等问题进行了系统的回顾(相乘模型),并用一个实例的结果来说明两者的应用。从本文的结果和讨论来... Poisson与Cox回归模型是流行病学队列随访资料分析中常用的两类多变量分析方法。本文对有关这两类多变量回归模型的统计方法等问题进行了系统的回顾(相乘模型),并用一个实例的结果来说明两者的应用。从本文的结果和讨论来看,Poisson和Cox回归模型均适合于队列随访资料的分析,但两者各有一些优势和不足。最后,笔者就目前两者的应用情况和相互比较提出了一些看法。此外,还讨论了其它形式的回归模型(相加模型)及在回归模型中如何引入外部对照率等。 展开更多
关键词 poisson模型 COX模型 队列研究 医学统计学
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相关二分类反应变量资料的Binomial-Poisson层次模型分析 被引量:2
13
作者 曹文君 李运明 +1 位作者 陈长生 李晨 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2008年第6期570-572,共3页
目的探讨数据存在相关性时,二分类反应变量资料的统计分析方法。方法构建Binomial-Poisson层次模型,并结合毒理学实例与logistic回归模型进行比较。结果随机效应logistic回归模型和Binomial-Poisson层次模型都考虑了数据间的相关性,假... 目的探讨数据存在相关性时,二分类反应变量资料的统计分析方法。方法构建Binomial-Poisson层次模型,并结合毒理学实例与logistic回归模型进行比较。结果随机效应logistic回归模型和Binomial-Poisson层次模型都考虑了数据间的相关性,假设检验结论一致,但与传统logistic回归模型结论相反,而Binomial-poisson层次模型结果更加稳定。结论层次结构模型可有效分析相关二分类反应变量数据资料。 展开更多
关键词 LOGISTIC回归模型 Binomial-poisson层次模型 二分类反应 过度离散
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广义Poisson回归模型及其应用 被引量:5
14
作者 张颖 倪宗瓒 +2 位作者 姚树祥 姜勇 巫秀美 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2000年第3期130-133,共4页
目的 探讨广义Poisson回归模型在流行病学队列资料分析中的应用与价值。方法 拟合超额相对危险度模型 ,绝对超额危险度模型 ,非标准模型等分析云锡现场队列研究资料。结果 在云锡肺癌现场 ,每一个观察人年每一工作水平月的氡子体暴... 目的 探讨广义Poisson回归模型在流行病学队列资料分析中的应用与价值。方法 拟合超额相对危险度模型 ,绝对超额危险度模型 ,非标准模型等分析云锡现场队列研究资料。结果 在云锡肺癌现场 ,每一个观察人年每一工作水平月的氡子体暴露 ,会产生 1 0 9× 10 -5个肺癌超额病例。在总的 336例病例中 ,归因于氡子体暴露的有 12 3例。只有当氡子体累积暴露高于 5 88 37WLM时 ,暴露人群患肺癌危险性才高于基线对照。结论 广义Poisson回归模型的拟合可以得到对于危险因素的更深入描述 ,如计算出每一单位危险因素变化时 ,可得超额相对危险度的变化、以及由危险因素所引起超额病例数、超额绝对危险 (EAR)、归因危险比 (AR) 展开更多
关键词 广义poisson回归模型 流行病学 队列资料分析
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基于数据删除的Poisson-Gamma模型的影响评价 被引量:4
15
作者 李爱萍 解锋昌 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期797-800,共4页
为了研究记数数据对于Poisson-Gamma模型的影响,该文通过引入EM算法,利用基于完全数据似然函数的条件期望进行影响诊断分析,并且进一步基于数据删除模型研究全局影响,得到了数据删除模型中参数估计的一步近似和相应的广义Cook距离和Q-... 为了研究记数数据对于Poisson-Gamma模型的影响,该文通过引入EM算法,利用基于完全数据似然函数的条件期望进行影响诊断分析,并且进一步基于数据删除模型研究全局影响,得到了数据删除模型中参数估计的一步近似和相应的广义Cook距离和Q-距离。最后,利用所得统计量获得一个实际记数数据中的影响点,结果说明该文提出的方法是有效的。 展开更多
关键词 poisson-Gamma回归 EM算法 数据删除模型 广义COOK距离
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基于贝叶斯深度学习方法的上海新冠肺炎病例时空预测和不确定性量化
16
作者 周世荣 汤银才 +2 位作者 王平平 庄亮亮 徐嘉威 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2024年第2期298-322,共25页
2022年春季在上海爆发的新冠肺炎疫情对上海的社会、经济和居民的日常生活造成了严重影响.新冠肺炎的传播通常表现出复杂的非线性动力学,受环境、人口统计、医疗条件、核酸或抗原检测频率、流行病控制策略等影响.具有复杂网络结构和广... 2022年春季在上海爆发的新冠肺炎疫情对上海的社会、经济和居民的日常生活造成了严重影响.新冠肺炎的传播通常表现出复杂的非线性动力学,受环境、人口统计、医疗条件、核酸或抗原检测频率、流行病控制策略等影响.具有复杂网络结构和广泛训练的长短期记忆(LSTM)模型被广泛用于学习和预测流行病的传播.然而,这种模型既没有解释数据的不确定性,也没有考虑各种协变量和异质性的影响.因此,本文提出了一个两阶段LSTM嵌套广义泊松回归模型来分析2022年春季上海爆发的新冠肺炎疫情数据.在第一阶段,训练一个多层LSTM网络来学习特定地区的感染数据,然后使用训练好的LSTM来拟合和预测有症状的新冠肺炎感染人数.在第二阶段,在分层贝叶斯框架下通过广义泊松回归模型对预测的病例数进行建模,其中相对风险的对数用带有协变量和时空异质性的随机效应的线性函数来建模.在深度学习方法的帮助下,时空广义泊松回归模型可以预测和量化每日新增症状感染数量的不确定性.此外,得益于从协变量和时空异质性的借力,基于贝叶斯深度学习方法的预测比基于LSTM方法的预测性能更好. 展开更多
关键词 COVID-19 LSTM 泊松回归模型 积分嵌套拉普拉斯近似(INLA)
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基于地理加权回归模型的凉水自然保护区红松空间分布分析
17
作者 李天宇 贾炜玮 +2 位作者 孙毓蔓 王鹤智 马尚宇 《森林工程》 北大核心 2024年第2期47-59,共13页
依据凉水国家级自然保护区的671块随机样地的标准地调查数据及landsat9遥感影像,分别建立以最小二乘为基础的泊松回归(Poisson)模型、逻辑斯蒂回归(Logistic)模型和高斯回归(Gaussian)模型3种全局模型,以及以地理加权回归模型(GWR)为基... 依据凉水国家级自然保护区的671块随机样地的标准地调查数据及landsat9遥感影像,分别建立以最小二乘为基础的泊松回归(Poisson)模型、逻辑斯蒂回归(Logistic)模型和高斯回归(Gaussian)模型3种全局模型,以及以地理加权回归模型(GWR)为基础的地理加权泊松(GWPR)模型、地理加权逻辑斯蒂(GWLR)模型和地理加权高斯(GWGR)模型3种局部模型来预测凉水国家级自然保护区的天然红松分布情况。结果显示,对该地区天然红松分布影响最为显著的因子为坡度和海拔;通过对比全局模型和GWR模型的残差空间相关性发现,GWR模型能够产生更为理想的模型残差,模型残差的空间相关性明显小于全局模型,因此,可以使用GWR模型来解决样地间存在的空间异质性问题,有利于提高红松分布的预测精度;全局模型和GWR模型均有不错的拟合效果,但GWR模型的各个评价指标要优于全局模型,拟合结果更好;天然红松在凉水国家级自然保护区的北部分布最多,在中间条状带区域分布最少。研究结果可为大区域森林经营中的天然红松分布估测提供理论依据。 展开更多
关键词 天然红松 poisson LOGISTIC Gaussian 地理加权回归模型(GWR)
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城市等级对来华留学生空间分布的影响
18
作者 付慧娟 胡晨晖 姜海宁 《浙江师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第4期446-454,共9页
为了探究城市等级对来华留学生空间分布的影响,以2000—2018年的《来华留学生简明统计》为基础数据,利用Arc GIS软件和泊松回归模型,分析城市等级对来华留学生的空间分布影响及其驱动机制.结果表明:1)来华非学历、学历留学生空间集聚特... 为了探究城市等级对来华留学生空间分布的影响,以2000—2018年的《来华留学生简明统计》为基础数据,利用Arc GIS软件和泊松回归模型,分析城市等级对来华留学生的空间分布影响及其驱动机制.结果表明:1)来华非学历、学历留学生空间集聚特征显著,其中非学历留学生主要分布在北京、上海等一线城市,并随着时间的推移,东部沿海与内陆地区的新一线或二线城市留学生数量增长迅速,且集中于短期留学生与普通进修生,高级进修生较少;2)学历留学生则增长更为迅速,集中于东部沿海与内陆地区的一线或新一线城市,其中北京始终是全国第一大留学目的地,以本科留学生与硕士留学生为主,专科留学生和博士留学生则较少;3)城市等级对来华留学生区位选择的影响最大,而机场、平均陆路通达性和对外贸易依存度等其他因素对来华留学生影响相对较小.该结果可为不同类型城市制定差异化的留学生政策、促进来华留学生“质”和“量”的齐头并进提供参考. 展开更多
关键词 城市等级 留学生 空间分布 泊松回归模型
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基于EM算法的Poisson-Gamma回归的影响诊断 被引量:4
19
作者 李爱萍 解锋昌 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2006年第1期83-86,共4页
对于Poisson-Gamma回归模型,将来自于Gamma分布的权重看作缺失数据;在此基础上,引入EM算法;从而利用基于完全数据似然函数的条件期望进行影响诊断分析,并且进一步基于正则曲率方法系统研究了各种扰动模型下的局部影响分析,得到相应的诊... 对于Poisson-Gamma回归模型,将来自于Gamma分布的权重看作缺失数据;在此基础上,引入EM算法;从而利用基于完全数据似然函数的条件期望进行影响诊断分析,并且进一步基于正则曲率方法系统研究了各种扰动模型下的局部影响分析,得到相应的诊断统计量.最后,通过一个实例说明了所得统计量的有效性. 展开更多
关键词 poisson-Gamma回归 局部影响 EM算法 正则曲率 扰动
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0-k膨胀计数回归模型的参数估计与统计检验 被引量:1
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作者 李春玉 安博文 李晓天 《河南科技学院学报(自然科学版)》 2024年第1期39-47,共9页
0-k膨胀计数回归模型的参数估计与统计检验一直是数据分析的热点问题.借助隐变量重新设定0-k膨胀回归模型,并采用EM算法和Fisher信息矩阵给出参数的点估计和区间估计;基于Wald统计量和LR统计量对0-k膨胀分布是否会退化的现象进行统计检... 0-k膨胀计数回归模型的参数估计与统计检验一直是数据分析的热点问题.借助隐变量重新设定0-k膨胀回归模型,并采用EM算法和Fisher信息矩阵给出参数的点估计和区间估计;基于Wald统计量和LR统计量对0-k膨胀分布是否会退化的现象进行统计检验;以0-k膨胀泊松回归模型为例进行实际应用.研究结果显示,采用EM算法进行参数估计时收敛速度较快且估计结果稳健,不同的0-k膨胀泊松分布对原始数据的拟合效果不同,若将k设定为非膨胀数值可能会导致拟合结果出现偏差. 展开更多
关键词 0-k膨胀 回归模型 参数估计 假设检验 泊松分布
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