采用变系数回归模型提取GPS坐标序列季节性信号 被引量：10

1

作者 卢辰龙 匡翠林 +1 位作者 戴吾蛟 卢骏 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2014年第5期94-100,共7页

提出采用变系数回归模型提取连续GPS坐标序列中包含的振幅时变季节性信号。对模拟数据及实际GPS坐标序列两组数据的分析结果表明,变系数回归模型在提取GPS坐标序列季节信号方面比传统模型更有效。经处理,GPS坐标序列能获得更合理的速度... 提出采用变系数回归模型提取连续GPS坐标序列中包含的振幅时变季节性信号。对模拟数据及实际GPS坐标序列两组数据的分析结果表明,变系数回归模型在提取GPS坐标序列季节信号方面比传统模型更有效。经处理,GPS坐标序列能获得更合理的速度及噪声估计。 展开更多

关键词 GPS坐标序列 时变季节性信号 变系数回归模型 最小二乘拟合 最大似然估计

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半参数空间变系数回归模型的两步估计方法及其数值模拟 被引量：27

2

作者 魏传华 梅长林 《统计与信息论坛》 2005年第1期16-19,50,共5页

文章提出了关于半参数空间变系数回归模型的两步估计方法,该方法可得到模型中常值系数估计量的精确解析表达式,广泛的数值模拟表明所提出的估计方法对估计常值系数具有满意的精度和稳定性。

关键词 半参数空间变系数回归模型 地理加权回归方法 两步估计法 广义交叉证实法

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重庆市房价变系数回归模型的建模与分析 被引量：4

3

作者 刘锋 张星 张光锋 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2014年第4期150-154,共5页

根据重庆市2012年统计年鉴数据,运用变系数模型进行拟合,并与线性回归模型进行比较。结果表明:变系数模型对住宅销售价格指数有更好的拟合效果。

关键词 变系数回归模型 局部多项式 拟合

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半参数变系数回归模型的空间相关性检验 被引量：3

4

作者 陈建宝 乔宁宁 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2015年第7期87-92,共6页

本文对半参数变系数回归模型,构造了新的空间相关性检验统计量,利用三阶矩χ2逼近方法导出了其检验p-值的近似计算公式,蒙特卡罗模拟结果表明,该统计量在检测空间相关性方面具有较高的准确性和可靠性。同时考察了误差项服从不同分布时... 本文对半参数变系数回归模型,构造了新的空间相关性检验统计量,利用三阶矩χ2逼近方法导出了其检验p-值的近似计算公式,蒙特卡罗模拟结果表明,该统计量在检测空间相关性方面具有较高的准确性和可靠性。同时考察了误差项服从不同分布时的检验功效,体现出该检验方法的稳健性。进一步,我们还给出了检验统计量的Bootstrap方法以及检验水平的模拟效果。 展开更多

关键词 半参数变系数回归模型 空间相关性 BOOTSTRAP方法

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变系数回归模型的局部M-估计

5

作者 卢静 张日权 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2008年第2期213-216,共4页

讨论了变系数回归模型的系数函数的估计问题。在通常的局部M-回归方法基础上嵌入一个变窗宽对模型的系数函数进行了估计,并在样本独立同分布的情况下,讨论了系数函数估计的弱相合性和渐近正态性,最后,给出了估计的渐近性质的证明。

关键词 变系数回归模型 局部M-估计 稳健性 变窗宽 渐近正态性

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部分线性变系数空间自回归模型的惩罚轮廓拟最大似然方法 被引量：1

6

作者 李体政 方可 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期659-676,共18页

主要研究了部分线性变系数空间自回归模型的变量选择问题。结合拟最大似然方法、局部线性光滑方法以及一类非凸罚函数,提出了一个变量选择方法用于同时选择该模型的参数部分中重要解释变量和估计相应的非零参数。大量模拟研究表明,所提... 主要研究了部分线性变系数空间自回归模型的变量选择问题。结合拟最大似然方法、局部线性光滑方法以及一类非凸罚函数,提出了一个变量选择方法用于同时选择该模型的参数部分中重要解释变量和估计相应的非零参数。大量模拟研究表明,所提出的变量选择方法具有满意的有限样本性质,并且关于空间权矩阵的稀疏度、空间相关强度、系数函数的复杂度以及误差分布的非正态性非常稳健。特别地,当样本容量较大且罚函数选择合适时,即使解释变量的相关性较强或者模型中含有较多不重要解释变量,所提出的变量选择方法仍然具有比较满意的有限样本性质。通过分析波士顿房屋价格数据考察了所提出的变量选择方法的实际应用效果。 展开更多

关键词 空间相关 部分线性变系数空间自回归模型 拟最大似然方法 局部线性光滑方法 惩罚似然方法

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变系数部分函数型二元选择模型的统计推断

7

作者 王龙兵 张忠占 《高校应用数学学报（A辑）》 北大核心 2024年第4期413-425,共13页

基于B样条sieve方法,该文研究变系数部分函数型二元选择模型的估计及其渐近性质.在一定的条件下,证明了变系数函数的估计与斜率函数的估计的强相合性和渐近正态性.在一定的条件下,变系数函数的估计与斜率函数的估计达到最优收敛速度.数... 基于B样条sieve方法,该文研究变系数部分函数型二元选择模型的估计及其渐近性质.在一定的条件下,证明了变系数函数的估计与斜率函数的估计的强相合性和渐近正态性.在一定的条件下,变系数函数的估计与斜率函数的估计达到最优收敛速度.数值模拟和Tecator data的实证分析表明文中提出的估计方法是可行有效的. 展开更多

关键词 变系数回归模型 函数型数据 二元选择模型 B样条 渐近性质

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随机效应变系数空间自回归面板模型的估计 被引量：13

8

作者 陈建宝 孙林 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2017年第5期118-128,共11页

具有良好可读性和稳健性的变系数模型在各学科领域应用广泛。本文构建了一种新的随机效应变系数空间自回归面板模型,运用截面极大似然估计方法,导出了模型的估计量,证明其具备一致性和渐近正态性,蒙特卡洛模拟研究显示估计量的小样本表... 具有良好可读性和稳健性的变系数模型在各学科领域应用广泛。本文构建了一种新的随机效应变系数空间自回归面板模型,运用截面极大似然估计方法,导出了模型的估计量,证明其具备一致性和渐近正态性,蒙特卡洛模拟研究显示估计量的小样本表现效果良好。 展开更多

关键词 随机效应 变系数空间自回归面板模型 截面极大似然估计

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变系数空间自回归模型的Bootstrap检验 被引量：2

9

作者 杜颖 李体政 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期539-552,共14页

变系数空间自回归模型是变系数模型在空间数据分析方面的推广,因其众多的应用背景而得到广泛的重视和研究,确认模型中系数是否真正随变量的变化而变化是应用变系数空间自回归模型需解决的首要问题.本文基于Bootstrap检验方法研究了变系... 变系数空间自回归模型是变系数模型在空间数据分析方面的推广,因其众多的应用背景而得到广泛的重视和研究,确认模型中系数是否真正随变量的变化而变化是应用变系数空间自回归模型需解决的首要问题.本文基于Bootstrap检验方法研究了变系数空间自回归模型中的常系数项的辨别问题,为建立半变系数空间自回归模型提供依据.最后,通过模拟试验验证Bootstrap检验方法在有限样本容量下的有效性.数值模拟分别考察了误差项服从不同分布、空间滞后相关系数变化以及解释变量共线性程度不同时,Bootstrap方法逼近其零分布的准确性以及检验的功效.模拟结果表明本文所提出的Bootstrap方法能精确地逼近检验统计量的零分布且检验具有满意的功效. 展开更多

关键词 变系数空间自回归模型 Bootstrap检验 常系数 空间相关性

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变权重组合预测模型的局部加权最小二乘解法 被引量：11

10

作者 李静 《统计与信息论坛》 2007年第3期44-47,共4页

随着科学技术的不断进步,预测方法也得到了很大的发展,常见的预测方法就有数十种之多。而组合预测是将不同的预测方法组合起来,综合利用各个方法所提供的信息,其效果往往优于单一的预测方法,故得到了广泛的应用。而基于变系数模型的思... 随着科学技术的不断进步,预测方法也得到了很大的发展,常见的预测方法就有数十种之多。而组合预测是将不同的预测方法组合起来,综合利用各个方法所提供的信息,其效果往往优于单一的预测方法,故得到了广泛的应用。而基于变系数模型的思想研究了组合预测模型,将变权重的求取转化为变系数模型中系数函数的估计问题,从而可以基于局部加权最小二乘方法求解,利用交叉证实法选取光滑参数。其结果表明所提方法预测精度很高,效果优于其他方法。 展开更多

关键词 变权组合预测模型 变系数回归模型 局部加权最小二乘 交叉证实法

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资产定价模型中β系数的局部加权估计

11

作者 花俊洲 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第1期21-23,共3页

在资产定价模型的中,通常采用一般线性回归方法对系数进行估计,但实证数据中,由于资产的期望收益与系数之间未必存在严格的线性关系,往往会导致估计值的不精确。作为对这种估计方法的一种修正,文章利用了局部加权最小二乘估计方法对模... 在资产定价模型的中,通常采用一般线性回归方法对系数进行估计,但实证数据中,由于资产的期望收益与系数之间未必存在严格的线性关系,往往会导致估计值的不精确。作为对这种估计方法的一种修正,文章利用了局部加权最小二乘估计方法对模型中的系数β进行估计,并对局部权系统的决定问题进行了相关的探讨。由于放松了系数线性性的假定,使得估计值更适应实际数据的变化规律,该方法也为风险管理者提供了一种可供选择且较为实用的数理工具。 展开更多

关键词 资产定价模型 系数 变系数回归模型 局部加权最小二乘估计

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基于Bernstein多项式的半变系数组合诊断方法研究

12

作者 张中文 许晴晴 +2 位作者 王玖 韩春蕾 孙红卫 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2023年第3期377-381,共5页

目的探讨基于Bernstein多项式的半变系数logistic回归模型的估计,从而描述协变量与二分类结果变量间更为复杂的关系,并探索该模型在多变量组合诊断试验中的应用。方法利用Bernstein多项式将半变系数logistic回归模型近似转化为普通logis... 目的探讨基于Bernstein多项式的半变系数logistic回归模型的估计,从而描述协变量与二分类结果变量间更为复杂的关系,并探索该模型在多变量组合诊断试验中的应用。方法利用Bernstein多项式将半变系数logistic回归模型近似转化为普通logistic回归模型,随后采用极大似然法估计回归参数。利用蒙特卡罗模拟评价模型的估计效果。在实例研究中,采用随机抽样法将数据集分割为训练集与测试集,并分别将其用于训练建模及验证评估。不同组合诊断方法的比较采用ROC曲线,检验采用Bootstrap配对法。结果在不同的样本量条件下,常数系数和变系数的估计偏差均较小,常数系数的估计标准误和经验标准误的偏差也不大,变系数函数估计的95%置信带基本平行。随着样本量的不断增加,常数系数的估计偏差逐渐变小,变系数函数的95%置信带也逐渐变窄。在本文的模拟假设下,半变系数logistic回归模型的诊断效果优于普通logistic回归模型,差别具有统计学意义。在实例研究中,应用半变系数logistic回归模型进行多变量组合诊断的AUC值大于普通的logistic回归模型,且差别具有统计学意义(P=0.003)。结论本研究提出的基于Bernstein多项式的估计方法具有良好的估计效果,估计方法稳定,计算速度较快,而且对样本量的要求也不高。同时,半变系数logistic回归模型可显著提高多变量组合诊断的效果,对于提高疾病诊断的准确性具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 BERNSTEIN多项式 半变系数logistic回归模型 多变量诊断 极大似然估计

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空间自相关性异质特征的局部极大似然估计及在手足口病防护中的应用

13

作者 杨晓兰 张辉国 胡锡健 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期179-192,共14页

空间自回归模型广泛用于空间数据的相关性分析,它将空间自回归系数设定为全局常数,对空间自相关性的同质特征进行建模,但是无法分析研究区域内局部异质的空间自相关特征。本文研究一类异质性空间自回归变系数模型,将模型中的空间自相关... 空间自回归模型广泛用于空间数据的相关性分析,它将空间自回归系数设定为全局常数,对空间自相关性的同质特征进行建模,但是无法分析研究区域内局部异质的空间自相关特征。本文研究一类异质性空间自回归变系数模型,将模型中的空间自相关回归系数设为随地理位置发生变化的变系数函数,实现同时对空间自相关性的局部异质特征和非平稳回归关系建模,提出异质性空间自回归变系数模型的局部常数极大似然和局部线性极大似然估计方法。进行数值模拟,结果表明:局部线性极大似然估计和局部常数极大似然估计方法在有限样本下具有一致性和有效性,本文所提出的模型和估计方法具有良好表现。利用所研究的模型和提出的估计方法对2018年我国手足口病发病率与影响因素进行分析,发现各省(自治区、直辖市)的局部空间自相关性呈现西部偏高,中部和东部偏低的趋势,存在一定差异性,各影响因素对手足口病发病率的影响程度也随空间位置的变化而有所不同。 展开更多

关键词 异质性空间自回归变系数模型 空间自相关异质性 局部常数极大似然 局部线性极大似然 手足口病

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降水量和温度对植被覆盖指数影响的空间非平稳性特征——以新疆伊犁河谷地区为例 被引量：9

14

作者 冯金杰 张辉国 +2 位作者 胡锡健 师庆东 祖拜代.木依布拉 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第15期4626-4634,共9页

多变量空间相关分析多基于时间序列数据,对数据时长与统计要求严格,空间非平稳性特征分析可以利用单期数据分析多变量之间的相关性。通过空间变系数回归模型分析了2006年和2011年的新疆伊犁地区降水量和温度对植被覆盖度指数影响的空间... 多变量空间相关分析多基于时间序列数据,对数据时长与统计要求严格,空间非平稳性特征分析可以利用单期数据分析多变量之间的相关性。通过空间变系数回归模型分析了2006年和2011年的新疆伊犁地区降水量和温度对植被覆盖度指数影响的空间变化特征,利用局部线性地理加权回归(GWR)方法估计得到了回归系数曲面,揭示出变量间相互影响的空间异质性,同时利用线性回归最小二乘估计进行了对比。结果表明:(1)空间变系数回归模型可以用于变量间的空间相关分析;(2)局部线性GWR估计方法明显优于线性回归最小二乘估计;(3)拟合结果表明,伊犁地区降水量和温度对植被覆盖指数的影响具有显著的空间非平稳性特征;(4)模型估计误差是降水、气温之外的地形、地貌及人类活动等多种因素造成的,需进一步研究。方法可为具有空间非平稳性特征变量间空间相关性分析以及植被覆盖指数的空间模拟分布提供思路和方法。 展开更多

关键词 伊犁地区 空间变系数回归模型 局部线性GWR 植被覆盖指数 降水量 温度

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