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题名缺失数据下双重广义线性模型的参数估计
被引量：10
- 1
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作者
吴刘仓
邱贻涛
詹金龙
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机构
昆明理工大学理学院
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出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
2014年第4期714-724,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11261025
11126309)
+1 种基金
云南省自然科学基金资助项目(2011FB016
2011FZ044)
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文摘
在经济领域和工业产品质量改进试验中,对均值和散度同时建模十分必要;在数据采集过程中,时常会遇到数据缺失问题.文章基于上述两点,研究缺失数据下的双重广义线性模型的参数估计,采用最近距离插补和反距离加权插补对缺失数据进行处理,并应用最大扩展拟似然估计和最大伪似然估计两种估计方法对未知参数进行估计.随机模拟和实例结果表明,该模型和所应用的方法是有用和有效的.
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关键词
双重广义线性模型
最近距离插补
反距离加权插补
扩展拟似然
伪似然
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Keywords
Double generalized linear model
Interpolation method of closest distance
Interpolation method of inverse distance weighted
Maximum extended quasi-likelihood estimation
Maximum pseudo-likelihood estimation
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名缺失数据下双重广义线性模型的经验似然推断
被引量：3
- 2
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作者
吴刘仓
王子豪
詹金龙
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机构
昆明理工大学理学院
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出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
2016年第2期252-257,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(11261025)
国家自然科学基金项目(11126309)
云南省自然科学基金项目(2011FZ044)
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文摘
本文基于截面经验似然的方法,在响应变量随机缺失时,将双重广义线性模型的拟似然估计方程作为截面经验似然比函数的约束条件,构造了均值模型和散度模型未知参数的置信区间.数据模拟中,在完全数据集,逆概率加权填补所得的数据集和未加权填补所得的数据集三种情形下,将经验似然方法与正态逼近方法相比较.结果表明在双重广义线性模型中,逆概率加权这一填补方法和经验似然方法是有效和可行的.
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关键词
缺失数据
双重广义线性模型
经验似然
置信区间
-
Keywords
Missing Data
Double generalized linear model
Empirical likelihood
Confidence interval
-
分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
-
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题名双重广义线性模型的经验似然推断
被引量：2
- 3
-
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作者
王子豪
吴刘仓
戴琳
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机构
昆明理工大学理学院
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出处
《高校应用数学学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2015年第1期10-16,共7页
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基金
国家自然科学基金(11261025
11026209
+1 种基金
41461026)
云南省自然科学基金(2011FZ044)
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文摘
基于截面经验似然方法,将双重广义线性模型的拟似然估计方程作为截面经验似然比函数的约束条件,构造了均值模型和散度模型未知参数的置信区间.最后通过数据模拟,将该方法与正态逼近方法比较,说明了该方法是有效和可行的.
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关键词
双重广义线性模型
经验似然
置信区间
χ2分布
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Keywords
double generalized linear models
empirical likelihood
confidence interval
χ2 distribution
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名双重广义线性模型在车损险费率厘定中的应用
被引量：1
- 4
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作者
赵明清
陈玉澎
张晓晓
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机构
山东科技大学数学与系统科学学院
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出处
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2016年第10期42-46,共5页
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基金
国家自然科学基金青年项目<基于结构化大数据深度挖掘的非寿险保险公司经营风险模型研究>(61502280)
山东省研究生教育创新计划资助项目<基于大数据的金融硕士专业学位研究生培养模式与实践措施研究>(SDYY14086)
山东科技大学研究生科技创新基金项目<基于分层广义线性模型的非寿险定价研究>(YC150337)
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文摘
双重广义线模型是对广义线性模型的扩展,其对反应变量的均值与散度参数同时建立模型,提高了模型运用的灵活性与适应性。将双重广义线性模型应用到车损险费率厘定中,既考虑了费率期望值与费率因子之间的关系,又考虑了变量的分散程度与费率因子之间的关系,并以欧洲一家保险公司的汽车保险损失数据为样本进行实证研究,把无索赔优待等级、地区、车型与年均行驶里程数作为费率因子,建立了费率厘定模型。结果表明,所得到费率结构合理,符合实际。
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关键词
双重广义线性模型
散度参数
车损险
费率厘定
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Keywords
double generalized linear model
dispersion parameter
vehicle damage insurance
ratemaking
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分类号
F840.65
[经济管理—保险]
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题名混合双重广义线性模型的参数估计
被引量：2
- 5
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作者
袁巧莉
吴刘仓
戴琳
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机构
昆明理工大学理学院
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出处
《高校应用数学学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2017年第3期267-276,共10页
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基金
国家自然科学基金(11261025
11026309)
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文摘
在实际应用中,不同类别的数据统计特性存在差异,所以对异质总体的研究非常有必要.基于总体一,二阶矩存在,利用双重广义线性模型对异质总体的不同子类数据的均值和散度同时建模,研究提出了混合双重广义线性模型.然后,利用EM算法构造了模型参数的最大扩展拟似然估计和最大伪似然估计.最后,通过随机模拟和实例研究,结果表明模型和方法的有效性和有用性.
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关键词
混合双重广义线性模型
最大扩展拟似然估计
最大伪似然估计
EM算法
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Keywords
mixture of double generalized linear models
maximum extended quasi-likelihoodestimation
maximum Pseudo-likelihood estimation
EM algorithm
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名基于Pena距离的双重广义线性模型的统计诊断
被引量：2
- 6
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作者
邢伊琦
吴刘仓
聂兴锋
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机构
昆明理工大学理学院
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出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
2019年第4期739-746,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(11861041,11261025)
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文摘
本文主要研究双重广义线性模型,考虑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的诊断统计量之间的变化.首次提出基于双重广义线性模型下的Pena距离.通过一些模拟研究以及实例分析,比较不同诊断统计量判别异常点或强影响点的差异,研究结果表明本文提出的理论和方法是行之有效的.
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关键词
双重广义线性模型
扩展拟似然
伪似然
Pena距离
统计诊断
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Keywords
Double generalized linear model
Extended quasi-likelihood
Pseudo-likelihood
Pena distance
Statistical diagnostics
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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