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基于非对称拉普拉斯分布的混合分位数回归参数估计 被引量:1
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作者 张发赶 何幼桦 《上海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期601-610,共10页
利用非对称拉普拉斯分布提出一种新的混合分位数回归模型.传统模型仅考虑位置参数,而所提出模型同时考虑了位置参数和尺度参数,并利用期望最大化(expectation maximization,EM)算法对模型参数进行估计.数值分析结果表明,参数估计的精度... 利用非对称拉普拉斯分布提出一种新的混合分位数回归模型.传统模型仅考虑位置参数,而所提出模型同时考虑了位置参数和尺度参数,并利用期望最大化(expectation maximization,EM)算法对模型参数进行估计.数值分析结果表明,参数估计的精度在各个分位数上均较为理想,并且估计精度随着样本量的增加而提高.最后运用所提出模型及其算法对城市房价数据进行分析. 展开更多
关键词 混合分位数回归 非对称拉普拉斯 期望最大化(expectation maximization EM)算法
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基于混合分位数回归的居民收入分布影响因素的统计推断 被引量:1
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作者 周雪娇 刘鹤飞 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2022年第17期47-51,共5页
分位数回归对响应变量的分布形式没有限制,对异常值不敏感,并且可以研究不同分位点处响应变量和自变量之间的关系,因此分位数回归是研究收入分布影响因素重要的统计工具。文章针对我国居民收入分布呈现双峰的统计特征以及近年来用混合... 分位数回归对响应变量的分布形式没有限制,对异常值不敏感,并且可以研究不同分位点处响应变量和自变量之间的关系,因此分位数回归是研究收入分布影响因素重要的统计工具。文章针对我国居民收入分布呈现双峰的统计特征以及近年来用混合模型研究收入分布的趋势,提出混合分位数回归模型,利用混合分位数回归模型对中国家庭追踪调查(CFPS)数据进行建模,研究收入分布的影响因素。所提出的混合分位数回归模型为分布形式未知的“多峰”观测数据提供了一种新的统计建模和分析方法。 展开更多
关键词 混合分位数回归 贝叶斯推断 收入 影响因素
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