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题名缺失数据下非线性分位数回归模型的光滑经验似然推断
被引量：10
- 1
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作者
李乃医
李永明
韦盛学
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机构
广州大学经济与统计学院
上饶师范学院数学与计算机学院
玉林师范学院数计系
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015年第1期97-99,共3页
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基金
国家自然科学基金(11271095
11461057)
+1 种基金
教育部博士点基金资助项目(20124410110002)
全国统计科研计划项目(2012LY178)
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文摘
利用光滑经验似然方法,讨论了缺失数据下非线性分位数回归模型的回归系数的经验似然置信区域。
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关键词
缺失数据
光滑经验似然
非线性分位数回归模型
置信区域
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分类号
O213
[理学—概率论与数理统计]
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题名伴随均值的线性分位数回归模型
被引量：1
- 2
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作者
刘兆君
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机构
山东工商学院数学与信息科学学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第10期24-27,共4页
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文摘
文章通过论证线性分位数回归模型中均值的存在,把线性分位数回归关系式恒等变形为线性均值回归关系式,将线性分位数回归模型的研究方法结合最小二乘法,得到了伴随均值的线性分位数回归模型。在实现分位数预测的同时也能给出均值预测。进一步拓展了线性回归模型的预测内容,更好地满足实际预测的需要。
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关键词
线性均值回归模型
线性分位数回归模型
最小二乘法
分位数均值
稳健性
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Keywords
linear mean regression model
linear quantile regression model
least square method
quantile mean
robustness
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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题名依分位数水平的线性均值回归模型
- 3
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作者
刘兆君
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机构
山东工商学院数学与信息科学学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022年第11期56-59,共4页
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文摘
文章通过分析线性均值回归模型中随机误差的分位数,将线性均值回归关系式恒等变换为线性分位数回归关系式,把线性均值回归模型与线性分位数回归模型的研究方法整合起来,得到了依分位数水平的线性均值回归模型。建立了因变量取值中心与分位数之间依数据信息的联系,在同一分位数水平下,同时给出均值预测与均值分位数预测。
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关键词
线性均值回归模型
线性分位数回归模型
线性均值分位数回归方程
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Keywords
linear mean regression model
linear quantile regression model
linear mean quantile regression equation
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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题名伴随置信度的线性回归模型
被引量：5
- 4
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作者
刘兆君
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机构
山东工商学院数学与信息科学学院
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出处
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2015年第7期3-7,共5页
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文摘
针对正态余项的线性回归模型,研究伴随置信度的线性回归模型。在一定概率下,设计随机变量以均值为中心的置信区间,建立机会约束规划,并在一定置信度下转化为确定性规划,应用LINGO 11优化软件求解,构造出伴随置信度的线性回归模型,实现对随机变量观测值信息的动态应用,可以实现伴随置信度的预测。实证分析表明,该模型可以依置信度不同程度地反映观测数据的多方面信息,选择最佳线性回归方程,更好满足需要。该模型有异于线性分位数回归模型的优点,丰富了线性回归分析的研究内容。
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关键词
线性分位数回归模型
机会约束规划
线性回归方程
置信度
非线性规划
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Keywords
linear quantile regression model
chance constrained programming
linear regression equation
confidence degree
nonlinear programming
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
F222.3
[经济管理—国民经济]
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题名塞罕坝华北落叶松人工林树冠外部轮廓模型
被引量：7
- 5
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作者
赵婷婷
王冬至
张冬燕
郭立
黄选瑞
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机构
河北农业大学林学院
河北省林木种质资源创新与保护实验室
河北农业大学经济管理学院
丰宁千松坝林场
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出处
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期108-118,共11页
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基金
“十三五”重点研发计划子课题“结构调控对人工林生产力形成的影响机制”(2016YFD060020303)
国家重点研发计划(2017YFD0600403)
+2 种基金
河北省教育厅资助科研项目(QN2018125)
国家自然科学青年基金项目(31700377)
河北省自然科学青年基金项目(C2018204096)。
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文摘
【目的】构建树冠最大外部轮廓非线性混合效应模型和非线性分位数回归模型,为准确预测树冠生长发育规律及预估生产力提供科学依据。【方法】以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松人工林为研究对象,基于58株解析木数据和1789个枝条解析数据,利用幂函数、修正Kozak方程、修正Weibull方程选取基础模型,构建华北落叶松人工林树冠外部轮廓非线性混合效应模型和非线性分位数回归模型。【结果】在幂函数、修正Kozak方程和修正Weibull方程中,幂函数拟合树冠外部轮廓效果较好,作为树冠外部轮廓基础模型;林分年龄(Age)、冠长(CL)、胸径(DBH)、树高(HT)、冠高比(CHR)、高径比(HDR)对树冠外部轮廓影响较大。在混合效应模型中,两水平混合效应模型优于单水平混合效应模型,可明显提高模型拟合精度,HDR相关的参数a 6考虑样地效应,相对着枝深度(RDINC)、CHR相关的参数a 4、a 5考虑样木效应,模型确定系数(R 2)为0.873,均方根误差(RMSE)为0.319 m,平均相对误差(MRE)为6.642 m。在分位数回归模型中,当分位数q=0.90时模型曲线最接近树冠最大外部轮廓,R 2为0.672。【结论】混合效应模型拟合精度较高,可准确描述树冠最大枝条的平均趋势。分位数回归模型可确定树冠最外部轮廓,在预测条件均值之外的研究中发挥重要作用。
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关键词
塞罕坝
华北落叶松
非线性混合效应模型
非线性分位数回归模型
树冠外部轮廓
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Keywords
Saihanba
Larix principis-rupprechtii
nonlinear mixed effect model
nonlinear quantile regression model
crown profile
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分类号
S757
[农业科学—森林经理学]
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