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高相关性辅助变量择优回归插补法被引量：6: 1; 作者杨贵军蔡娟赵晓云《统计与信息论坛》 CSSCI 2012年第6期8-13,共6页; 调查数据无回答在抽样调查中经常出现。无回答项目插补法是处理无回答的最主要方法之一,而辅助变量对提高插补值准确度非常重要。因此,研究调查数据无回答项目的高相关性辅助变量择优回归插补法,先筛选与目标变量间相关系数高的辅助变量... 展开更多; 关键词无回答项目变量择优回归插补相关系数; 在线阅读下载PDF 职称材料

使用回答概率的回归插补被引量：1: 2; 作者杨军赵宇《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2008年第4期616-622,共7页; 对于缺失数据,本文根据目标变量和辅助变量的无回答者总体总量的无偏估计,利用再抽样(复制)技术,构造了使用回答概率的回归插补;进而,利用再抽样(复制)技术,得到了该插补估计的方差估计;并进行了大量模拟,模拟结果表明使用回答概率的回... 展开更多; 关键词无回答抽样调方差估计回归插补回答概率再抽样技术; 在线阅读下载PDF 职称材料

缺失偏态数据下线性回归模型的统计推断被引量：10: 3; 作者吴刘仓张家茂邱贻涛《统计与信息论坛》 CSSCI 2013年第9期22-26,共5页; 研究缺失偏态数据下线性回归模型的参数估计问题,针对缺失偏态数据,为克服样本分布扭曲缺点和提高模型的回归系数、尺度参数和偏度参数的估计效果,提出了一种适合偏态数据下线性回归模型中缺失数据的修正回归插补方法。通过随机模拟和... 展开更多; 关键词缺失偏态数据线性回归模型修正回归插补极大似然估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

缺失偏t正态数据下线性回归模型的统计推断被引量：2: 4; 作者吴刘仓张家茂李玲雪《应用数学》 CSCD 北大核心 2015年第1期16-25,共10页; 本文研究缺失偏t正态数据下线性回归模型的参数估计问题,针对缺失偏t正态数据,为使样本分布更加接近真实分布,改善模型的回归系数、尺度参数、偏度参数和自由度参数的估计效果,提高参数估计的稳定性,提出一种适合缺失偏t正态数据下线性... 展开更多; 关键词缺失偏t正态数据线性回归模型修正随机回归插补极大似然估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

缺损评分矩阵的论文排名被引量：9: 5; 作者易昆南梁霞易芳《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期93-96,共4页; 传统的竞赛评判由于受各种已知或者未知因素的影响,经常会导致数据缺损的情况出现。本文从分析评委的判分与选手的真实排名存在一个高度的线性相关入手,采用了线性回归的方法填补了缺损的数据,使之成为一个完整的数据集,再采用群组特征... 展开更多; 关键词缺损数据回归插补群组特征根法; 在线阅读下载PDF 职称材料

比例Bootstrap及其方差估计的相合性被引量：2: 6; 作者杨军邹国华《中国科学院研究生院学报》 CAS CSCD 2007年第3期273-279,共7页; 研究了比例Bootstrap,介绍其与通常的Bootstrap方法的差异;对简单随机抽样,在均匀回答的假定下,就缺失数据采取回归插补和比率插补的情形,证明了由比例Bootstrap方法得到的方差估计具有相合性;最后,通过模拟验证了理论结果.; 关键词 BOOTSTRAP 比例Bootstrap 回归插补比率插补方差估计相合性; 在线阅读下载PDF 职称材料

缺失偏态数据下联合位置与尺度模型的统计推断被引量：9: 7; 作者李玲雪吴刘仓詹金龙《统计与信息论坛》 CSSCI 2014年第3期15-21,共7页; 为了研究缺失偏态数据下的联合位置与尺度模型,基于分布自身的特点,提出了一种适合缺失偏态数据下联合建模的插补方法———修正随机回归插补方法,该方法对缺失数据下模型偏度参数的调整十分显著。通过随机模拟和实例研究,并与回归插补... 展开更多; 关键词缺失偏态数据联合位置与尺度模型修正随机回归插补极大似然估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于循环神经网络和数据差分处理的油田产量预测方法被引量：12: 8; 作者高亚军唐力辉 +2 位作者王振鹏谢晓庆徐海涛《中国海上油气》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期126-136,共11页; 油田产量预测是油田开发生产过程中关键问题之一,机器学习的数据驱动技术在时间序列的石油产量预测应用中较为广泛。针对早期神经网络对油田时序信息不敏感、预测值容易出现持续偏差的问题,建立了基于长短期记忆(LSTM)和门控递归单元(G... 展开更多; 关键词产量预测循环神经网络数据差分处理回归插补法降噪; 在线阅读下载PDF 职称材料

响应变量随机缺失下偏正态众数混合专家模型的参数估计被引量：1: 9; 作者鲁钰吴刘仓王格格《应用数学》北大核心 2023年第2期474-486,共13页; 数据缺失是众多影响数据质量的因素中最常见的一种.若缺失数据处理不当,将直接影响分析结果的可靠性,进而达不到分析的目的.本文针对随机缺失偏正态数据,研究了偏正态众数混合专家模型的参数估计.将众数回归插补与聚类相结合,提出分层... 展开更多; 关键词缺失偏正态数据众数混合专家模型支持向量机插补随机森林插补 BP神经网络插补分层众数回归插补; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高相关性辅助变量择优回归插补法被引量：6: 1; 作者杨贵军蔡娟赵晓云; 机构天津财经大学中国经济统计研究中心; 出处《统计与信息论坛》 CSSCI 2012年第6期8-13,共6页; 基金国家社会科学基金重大项目<全球视野下的统计数据质量评估方法研究>(09&ZD040) 教育部新世纪优秀人才支持计划<我国保险公司风险的监管量化技术及监管机制研究>(NCET-08-0909) +1 种基金 2010年度全国统计科学研究计划项目<无回答的解决办法及在经济调查中的应用>(2010LC60); 文摘调查数据无回答在抽样调查中经常出现。无回答项目插补法是处理无回答的最主要方法之一,而辅助变量对提高插补值准确度非常重要。因此,研究调查数据无回答项目的高相关性辅助变量择优回归插补法,先筛选与目标变量间相关系数高的辅助变量,再建立回归插补模型。该方法的辅助变量选择过程简单,插补值准确性高。模拟例子演示了该方法的优良性。; 关键词无回答项目变量择优回归插补相关系数; Keywords non-response item selecting optimal variable regression Interpolation correlation coefficient; 分类号 O212.4 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名使用回答概率的回归插补被引量：1: 2; 作者杨军赵宇; 机构北京航空航天大学工程系统工程系; 出处《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2008年第4期616-622,共7页; 基金武器装备预研基金(9140A19030106HK0108); 文摘对于缺失数据,本文根据目标变量和辅助变量的无回答者总体总量的无偏估计,利用再抽样(复制)技术,构造了使用回答概率的回归插补;进而,利用再抽样(复制)技术,得到了该插补估计的方差估计;并进行了大量模拟,模拟结果表明使用回答概率的回归插补估计及其方差估计具有良好的性质。; 关键词无回答抽样调方差估计回归插补回答概率再抽样技术; Keywords nonresponse survey sampling variance estimate regression imputation response probability resampling; 分类号 O212 [理学—概率论与数理统计] C8 [社会学—统计学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名缺失偏态数据下线性回归模型的统计推断被引量：10: 3; 作者吴刘仓张家茂邱贻涛; 机构昆明理工大学理学院; 出处《统计与信息论坛》 CSSCI 2013年第9期22-26,共5页; 基金国家自然科学基金项目<复杂数据下联合均值与方差模型的统计推断>(11261025) 国家自然科学基金项目<复杂空间点过程数据的统计推断>(11126309) 云南省自然科学基金项目<云南省地区经济增长差异与效率研究>(2011FZ044); 文摘研究缺失偏态数据下线性回归模型的参数估计问题,针对缺失偏态数据,为克服样本分布扭曲缺点和提高模型的回归系数、尺度参数和偏度参数的估计效果,提出了一种适合偏态数据下线性回归模型中缺失数据的修正回归插补方法。通过随机模拟和实例研究,并与均值插补、回归插补、随机回归插补方法比较,结果表明所提出的修正回归插补方法是有效可行的。; 关键词缺失偏态数据线性回归模型修正回归插补极大似然估计; Keywords missing skew-normal data linear regression model corrected regression imputation maximum likelihood estimation; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名缺失偏t正态数据下线性回归模型的统计推断被引量：2: 4; 作者吴刘仓张家茂李玲雪; 机构昆明理工大学理学院; 出处《应用数学》 CSCD 北大核心 2015年第1期16-25,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(11261025 11126309) +2 种基金 2011FB016 2011FZ044); 文摘本文研究缺失偏t正态数据下线性回归模型的参数估计问题,针对缺失偏t正态数据,为使样本分布更加接近真实分布,改善模型的回归系数、尺度参数、偏度参数和自由度参数的估计效果,提高参数估计的稳定性,提出一种适合缺失偏t正态数据下线性回归模型的修正随机回归插补方法.通过随机模拟和实例研究,同随机回归插补,多重随机回归插补方法比较,结果表明所提出的修正随机回归插补方法是有效可行的.; 关键词缺失偏t正态数据线性回归模型修正随机回归插补极大似然估计; Keywords Missing skew-t-normal data Linear regression model Corrected random re- gression imputation Maximum likelihood estimation; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名缺损评分矩阵的论文排名被引量：9: 5; 作者易昆南梁霞易芳; 机构中南大学数学科学与计算技术学院中南大学湘雅医院; 出处《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期93-96,共4页; 基金湖南省自然科学基金资助项目(03JJY4071); 文摘传统的竞赛评判由于受各种已知或者未知因素的影响,经常会导致数据缺损的情况出现。本文从分析评委的判分与选手的真实排名存在一个高度的线性相关入手,采用了线性回归的方法填补了缺损的数据,使之成为一个完整的数据集,再采用群组特征根法对数学建模竞赛的论文进行排序,最后用计算机模拟验证这种算法较缺损数据简单求和的算法优秀。; 关键词缺损数据回归插补群组特征根法; Keywords imperfect data imputation of regression eigenvalue of group decision; 分类号 O223 [理学—运筹学与控制论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名比例Bootstrap及其方差估计的相合性被引量：2: 6; 作者杨军邹国华; 机构北京航空航天大学工程系统工程系中国科学院数学与系统科学研究院; 出处《中国科学院研究生院学报》 CAS CSCD 2007年第3期273-279,共7页; 基金国家自然科学基金(70625004) 国家社会科学基金(04CTJ001)资助; 文摘研究了比例Bootstrap,介绍其与通常的Bootstrap方法的差异;对简单随机抽样,在均匀回答的假定下,就缺失数据采取回归插补和比率插补的情形,证明了由比例Bootstrap方法得到的方差估计具有相合性;最后,通过模拟验证了理论结果.; 关键词 BOOTSTRAP 比例Bootstrap 回归插补比率插补方差估计相合性; Keywords Bootstrap, proportional Bootstrap, regression imputation, ratio imputation, variance estimation,consistency; 分类号 O212 [理学—概率论与数理统计] C8 [社会学—统计学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名缺失偏态数据下联合位置与尺度模型的统计推断被引量：9: 7; 作者李玲雪吴刘仓詹金龙; 机构昆明理工大学理学院; 出处《统计与信息论坛》 CSSCI 2014年第3期15-21,共7页; 基金国家自然科学基金项目<复杂数据下联合均值与方差模型的统计推断>(11261025) 国家自然科学基金项目<复杂空间点过程数据的统计推断>(11126309) 云南省自然科学基金项目<云南省地区经济增长差异与效率研究>(2011FZ044); 文摘为了研究缺失偏态数据下的联合位置与尺度模型,基于分布自身的特点,提出了一种适合缺失偏态数据下联合建模的插补方法———修正随机回归插补方法,该方法对缺失数据下模型偏度参数的调整十分显著。通过随机模拟和实例研究,并与回归插补和随机回归插补方法进行比较,结果表明,所提出的修正随机回归插补方法是有用和有效的。; 关键词缺失偏态数据联合位置与尺度模型修正随机回归插补极大似然估计; Keywords missing skew-normal data joint location and scale models corrected random regressionimputation maximum likelihood estimation; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计] F224.0 [经济管理—国民经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于循环神经网络和数据差分处理的油田产量预测方法被引量：12: 8; 作者高亚军唐力辉王振鹏谢晓庆徐海涛; 机构中海油研究总院有限责任公司海洋石油高效开发国家重点实验室中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司; 出处《中国海上油气》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期126-136,共11页; 文摘油田产量预测是油田开发生产过程中关键问题之一,机器学习的数据驱动技术在时间序列的石油产量预测应用中较为广泛。针对早期神经网络对油田时序信息不敏感、预测值容易出现持续偏差的问题,建立了基于长短期记忆(LSTM)和门控递归单元(GRU)两种循环神经网络的产量预测模型,克服了传统方法在产量预测方面的的局限性。引入了回归插补法降噪和差分的数据处理方式,较好地解决了油田生产数据存在异常点、阶段性波动特征的问题,大幅提高了LSTM和GRU神经网络在油田产量预测的精度。利用实际油田数据对建立的模型进行训练和评价,并与传统的支持向量机(SVM)、集成学习回归(AdaBoost)、反向传播(BP)神经网络、循环神经网络(RNN)预测结果进行了对比,发现LSTM和GRU循环神经网络模型具有较高的预测精度,能较好地应用于石油产量的时间序列预测。; 关键词产量预测循环神经网络数据差分处理回归插补法降噪; Keywords production prediction recurrent neural network data differential processing noise reduction by regression interpolation; 分类号 TP328 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名响应变量随机缺失下偏正态众数混合专家模型的参数估计被引量：1: 9; 作者鲁钰吴刘仓王格格; 机构昆明理工大学理学院; 出处《应用数学》北大核心 2023年第2期474-486,共13页; 基金国家自然科学基金项目(11861041,12261051)。; 文摘数据缺失是众多影响数据质量的因素中最常见的一种.若缺失数据处理不当,将直接影响分析结果的可靠性,进而达不到分析的目的.本文针对随机缺失偏正态数据,研究了偏正态众数混合专家模型的参数估计.将众数回归插补与聚类相结合,提出分层众数回归插补方法.利用机器学习插补和统计学插补的方法,进一步比较研究三种机器学习插补方法:支持向量机插补、随机森林插补和神经网络插补,三种统计学插补方法:分层均值插补、众数回归插补和分层众数回归插补的缺失数据处理效果.通过Monte Carlo模拟和实例分析结果表明,分层众数回归插补的优良性.; 关键词缺失偏正态数据众数混合专家模型支持向量机插补随机森林插补 BP神经网络插补分层众数回归插补; Keywords Missing skew-normal data Mode mixture of experts model Support vector machine interpolation Random forest interpolation BP neural network interpolation Hierarchical mode regression interpolation.; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	高相关性辅助变量择优回归插补法	杨贵军蔡娟赵晓云	《统计与信息论坛》 CSSCI	2012	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	使用回答概率的回归插补	杨军赵宇	《工程数学学报》 CSCD 北大核心	2008	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	缺失偏态数据下线性回归模型的统计推断	吴刘仓张家茂邱贻涛	《统计与信息论坛》 CSSCI	2013	10	在线阅读下载PDF 职称材料
4	缺失偏t正态数据下线性回归模型的统计推断	吴刘仓张家茂李玲雪	《应用数学》 CSCD 北大核心	2015	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	缺损评分矩阵的论文排名	易昆南梁霞易芳	《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心	2008	9	在线阅读下载PDF 职称材料
6	比例Bootstrap及其方差估计的相合性	杨军邹国华	《中国科学院研究生院学报》 CAS CSCD	2007	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	缺失偏态数据下联合位置与尺度模型的统计推断	李玲雪吴刘仓詹金龙	《统计与信息论坛》 CSSCI	2014	9	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于循环神经网络和数据差分处理的油田产量预测方法	高亚军唐力辉王振鹏谢晓庆徐海涛	《中国海上油气》 CAS CSCD 北大核心	2023	12	在线阅读下载PDF 职称材料
9	响应变量随机缺失下偏正态众数混合专家模型的参数估计	鲁钰吴刘仓王格格	《应用数学》北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料