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题名纵向数据下可加偏线性测量误差模型的变量选择
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作者
许晓丽
赵明涛
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机构
安徽财经大学管理科学与工程学院
安徽财经大学统计与应用数学学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022年第19期10-15,共6页
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基金
国家社会科学基金青年项目(15CTJ008)
安徽省高校人文社会科学研究项目重点项目(SK2020A0051)。
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文摘
文章基于纵向数据研究可加偏线性测量误差模型的模型选择,提出了一种用于模型估计和选择的惩罚二次推断函数方法。利用该方法得到的非零参数的估计是相合的、渐近正态的,可加函数的估计具有最优收敛速度。数值模拟结果显示,在有限样本情况下,该方法要优于基于LASSO惩罚函数的惩罚二次推断函数方法。
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关键词
纵向数据
测量误差数据
可加偏线性测量误差模型
二次推断函数
惩罚二次推断函数
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Keywords
longitudinal data
measurement error data
additive partial linear measurement error model
quadratic inference function
penalized quadratic inference function
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分类号
O212.7
[理学—概率论与数理统计]
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题名纵向可加部分线性测量误差模型的渐近估计
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作者
赵明涛
许晓丽
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机构
安徽财经大学统计与应用数学学院
安徽财经大学管理科学与工程学院
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出处
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2019年第11期3-11,共9页
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基金
国家社会科学基金项目《纵向数据下变系数测量误差模型的参数估计和变量选择方法研究》(15CTJ008)
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文摘
基于纵向数据,研究参数部分协变量含有测量误差的可加部分线性测量误差模型的估计问题,提出了用于模型估计的偏差修正的二次推断函数方法,得到参数部分的估计结果具有相合性、渐近正态性,非参数可加函数的估计结果达到最优收敛速度。数值模拟和实例数据分析结果显示,该模型估计方法在同等条件下要优于广义估计方程方法。理论和数值结果显示,偏差修正的二次推断函数可以有效地处理测量误差和个体内相关性,是一个有效的纵向数据和测量误差数据分析工具,具有一定的理论和应用价值。
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关键词
纵向数据
测量误差数据
可加部分线性测量误差模型
二次推断函数
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Keywords
longitudinal data
measurement error data
additive partial linear error-in-variables model
quadratic inference function
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分类号
O212.7
[理学—概率论与数理统计]
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题名部分线性测量误差模型中的估计问题（英文）
被引量：1
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作者
张君
周南光
楚天玥
林汉玲
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机构
深圳大学数学与统计学院
深圳大学深港联合应用统计科学研究中心
深圳大学统计科学研究所
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出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2018年第1期8-20,共13页
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基金
Jun Zhang’s research was supported by the National Natural Science Foundation of China(Grant No.11401391).
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文摘
本文考虑了部分线性模型中非参数部分带有可加测量误差的估计问题.本文提出了两种估计方法,第一种是基于逆卷积的积分矩估计方法,给出该估计的强相合收敛性.第二种是基于模拟的估计方法,该方法避免了积分矩估计方法中的积分问题.最后本文用一些数值结果来说明估计方法的估计效果.
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关键词
逆卷积
测量误差模型
部分线性模型
重复测量误差数据
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Keywords
deconvolution
errors-in-variables
partial linear models
replicated measurement error data
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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