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题名异方差混合地理加权回归模型的正交投影估计
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作者
古丽斯坦·库尔班尼牙孜
孟丽君
田茂再
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机构
新疆财经大学统计与数据科学学院
中国人民大学应用统计科学研究中心
中国人民大学统计学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2024年第15期52-58,共7页
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基金
新疆维吾尔自治区社会科学基金项目(22VZX021)
新疆财经大学高层次人才专项项目(2023XGC006)
新疆维吾尔自治区普通高校人文社会科学重点研究基地基金项目(XJEDU2023P011)。
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文摘
文章针对误差项存在空间异方差的混合地理加权回归模型,提出了一种新的估计方法。该方法将正交投影、局部线性估计和广义最小二乘估计的思想相结合,能够单独对模型中的常数系数、系数函数和方差函数进行估计。通过数值模拟对所提方法的性能进行验证。模拟结果表明,所提方法比现有的再加权估计方法更具优势。最后,基于城镇居民文化消费水平及其影响因素的实证分析验证了所提方法的实用性。
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关键词
混合地理加权回归模型
正交投影估计
空间异方差性
局部线性估计
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Keywords
mixed geographically weighted regression model
orthogonal projection estimation
spatial heteroscedasticity
local linear estimation
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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题名配对设计中风险差的置信区间构造
被引量：1
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作者
张丽平
古丽斯坦·库尔班尼牙孜
田茂再
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机构
新疆财经大学统计与数据科学学院
中国人民大学统计学院
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出处
《高校应用数学学报（A辑）》
北大核心
2024年第1期28-40,共13页
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基金
中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金)项目(22XNL016)。
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文摘
风险差在配对设计中常用来对比某种疾病治疗前后或某种政策措施实施前后的有效性.文中针对风险差(Risk Difference)在配对设计中的置信区间估计问题,利用Delta法,改进Wald法,反双曲正切变换法,似然比检验法,鞍点逼近法方法进行置信区间构造,并通过Monte Carlo模拟计算区间覆盖率和区间长度,以比较这5种方法的表现性能.结果显示:不同方法的区间表现均不相同.其中鞍点逼近法明显优于其他4种方法;改进Wald法的表现仅次于鞍点逼近法,且随着样本量的增大,改进Wald法和反双曲正切变换法的性能差距逐渐减小;最后通过一个实例来验证这5种区间估计方法.
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关键词
配对设计
鞍点逼近
Monte
Carlo模拟
置信区间
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Keywords
matching design
saddle point approximation
Monte Carlo simulation
con-fidence interval
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分类号
O212.2
[理学—概率论与数理统计]
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题名独立逆抽样下优势比检验统计量的构造
被引量：2
- 3
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作者
古丽斯坦·库尔班尼牙孜
田茂再
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机构
新疆财经大学统计与数据科学学院
中国人民大学应用统计科学研究中心
中国人民大学统计学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022年第5期5-10,共6页
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基金
教育部人文社会科学研究规划基金项目(21XJJA910001)
国家自然科学基金资助项目(71864034)
新疆财经大学科研研究基金(2017XYB017)。
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文摘
优势比(OR)是医学研究中常用的重要指标,它反映的是疾病和暴露的关联强度。文章在独立逆抽样下采用五种方法构造优势比的检验统计量,即对数-Wald检验统计量(基于样本方差和基于原假设下的方差)、得分检验统计量、似然比检验统计量和基于Filler定理的检验统计量;通过蒙特卡洛模拟对五种检验统计量在控制第一类错误的能力与检验功效方面的表现性能进行评价。结果表明:在独立逆抽样下对优势比而言,基于样本方差的对数-Wald检验统计量是最有效的检验统计量,在相同参数设置下其既能保证犯第一类错误的概率最接近显著性水平,又能使得功效达到最大;其他四种检验统计量在控制第一类错误与保证检验功效方面都存在一定的不足。
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关键词
优势比
逆抽样
假设检验
第一类错误
检验功效
蒙特卡洛模拟
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Keywords
odds ratio
inverse sampling
hypothesis test
type I error
power of the test
Monte Carlo simulation
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名乌鲁木齐市新冠肺炎疫情数据的贝叶斯分析
被引量：1
- 4
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作者
古丽斯坦·库尔班尼牙孜
田茂再
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机构
新疆财经大学统计与数据科学学院
中国人民大学应用统计科学研究中心
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出处
《高校应用数学学报（A辑）》
北大核心
2022年第2期226-236,共11页
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基金
国家自然科学基金(11861042)
国家自然科学基金(71864034)
新疆财经大学科研研究基金(2017XYB017)。
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文摘
每日新增确诊病例和每日新增无症状感染者病例在探索新冠疫情的传播模式,分析疫情传播的影响因素等方面起着关键作用,因此利用合理的统计方法来探究它们的分布特征具有很重要的理论与实际意义.文中根据新疆乌鲁木齐市新冠疫情每日新增确诊病例与每日新增无症状感染者病例的实际数据,以探究数据的分布特征为目的,分别基于泊松分布,变点泊松分布与过度发散泊松分布对数据进行统计建模,利用贝叶斯方法对模型进行统计推断,并利用DIC值来评价各个模型的优劣.结果表明,三种模型对实际样本数据具有一定的的合理性,相比之下,基于过度发散泊松分布的模型具有最高的拟合优度,其次为变点泊松模型,泊松模型的拟合优度相对较差.
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关键词
新冠肺炎疫情
每日新增确诊病例
每日新增无症状感染者病例
泊松分布
贝叶斯分析
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Keywords
the COVID-19 epidemic
daily new confirmed cases
daily asymptomatic cases
poisson distribution
Bayesian analysis
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分类号
O212.8
[理学—概率论与数理统计]
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