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

1

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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空间自回归部分线性变系数分位数回归模型的广义矩估计及应用

2

作者 丁飞鹏 《统计研究》 北大核心 2025年第4期137-149,共13页

本文结合B样条函数、工具变量法、局部近似平滑法和广义矩估计,提出一种新的关于空间自回归部分线性变系数分位数回归模型估计方法。该方法的特点为,一是迭代收敛速度更快,运行效率更高,且易于实施;二是所得估计量具有较高的有效性和稳... 本文结合B样条函数、工具变量法、局部近似平滑法和广义矩估计,提出一种新的关于空间自回归部分线性变系数分位数回归模型估计方法。该方法的特点为,一是迭代收敛速度更快,运行效率更高,且易于实施;二是所得估计量具有较高的有效性和稳健性;三是具有较强的异方差处理能力。在特定正则条件下,本文进一步推导上述新方法的大样本性质,并采用MonteCarlo模拟评价新方法在有限样本下的表现。结果显示,在不同空间邻接矩阵、不同空间相关度及不同分位数下,新方法的表现稳健;与现有估计方法相比,新方法的综合表现具有一定的优越性。最后,在我国290个城市的碳排放影响因素实证分析中,所述模型和新方法均能有效地捕捉到各影响因素对碳排放的线性或非线性影响。 展开更多

关键词 分位数回归 空间自回归模型 部分线性变系数模型

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部分线性变系数模型的贝叶斯复合分位数回归 被引量：1

3

作者 李灿 杨建波 李荣 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期117-129,共13页

部分线性变系数模型由参数和非参数2部分组成,具有适应范围广和解释性强双重优点。针对该模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用复合非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯复合分位数回归,并基于Gibbs抽样算... 部分线性变系数模型由参数和非参数2部分组成,具有适应范围广和解释性强双重优点。针对该模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用复合非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯复合分位数回归,并基于Gibbs抽样算法推导出所有未知参数的后验分布,以获取参数的估计值。通过数值模拟对贝叶斯复合分位数回归与贝叶斯分位数回归、贝叶斯线性回归参数估计效果进行比较分析,结果显示:当误差服从非正态分布时,在均方误差准则下,贝叶斯复合分位数回归估计表现更优。基于上述3种方法对实例数据进行预测分析,结果表明:在平均绝对偏差和均方误差预测意义下,基于贝叶斯复合分位数回归的预测效果更好。 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 B样条 贝叶斯复合分位数回归 均方误差 Gibbs抽样算法

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空间部分线性变系数模型的分位回归估计 被引量：2

4

作者 梁永玉 田茂再 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2022年第9期36-41,共6页

文章针对空间数据统计与回归建模,提出空间部分线性变系数模型,并提出了一种基于二元惩罚样条的非参数逼近分位回归估计方法。该方法不仅可以有效地处理变系数部分复杂边界、不规则形状的空间区域划分和非参数函数的逼近,而且整体上展... 文章针对空间数据统计与回归建模,提出空间部分线性变系数模型,并提出了一种基于二元惩罚样条的非参数逼近分位回归估计方法。该方法不仅可以有效地处理变系数部分复杂边界、不规则形状的空间区域划分和非参数函数的逼近,而且整体上展现出不同分位水平下的解释能力。同时,针对模型实现问题,还提出了基于交替方向乘子法(ADMM)的参数估计算法,数值模拟说明该方法的估计结果更加稳健、有效。 展开更多

关键词 空间变系数模型 半参数分位回归 二元惩罚样条 ADMM算法

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部分线性空间自回归模型的惩罚最小二乘方法

5

作者 程瑶瑶 李体政 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期294-310,共17页

部分线性空间自回归模型因具有参数空间自回归模型的解释能力和非参数空间自回归模型的灵活性而成为一类备受关注的半参数空间自回归模型。主要研究部分线性空间自回归模型的变量选择问题,基于轮廓拟最大似然方法和一类非凸罚函数,提出... 部分线性空间自回归模型因具有参数空间自回归模型的解释能力和非参数空间自回归模型的灵活性而成为一类备受关注的半参数空间自回归模型。主要研究部分线性空间自回归模型的变量选择问题,基于轮廓拟最大似然方法和一类非凸罚函数,提出了一类惩罚最小二乘方法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回归系数。在适当的正则条件下,推导了回归系数的惩罚估计的收敛速度,并证明了所提出的变量选择方法具有Oracle性质。模拟研究和实际数据分析均表明所提出的变量选择方法具有满意的有限样本性质。 展开更多

关键词 空间相关 部分线性空间自回归模型 轮廓拟最大似然方法 非凸罚函数

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半参数变系数部分线性回归模型的渐近性质 被引量：1

6

作者 罗羡华 戴家佳 杨振海 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期660-664,共5页

为了研究半参数变系数部分线性回归模型中非参数分量的统计推断问题,利用局部线性回归方法,给出了变系数函数的porfile最小二乘估计,证明了该估计的渐近偏差、渐近方差,同时获得了该估计的渐近正态性．

关键词 变系数部分线性模型 局部线性回归 profile最小二乘 半参数模型 渐近正态性

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空间半参数变系数部分线性分位数回归中的B-样条估计法 被引量：5

7

作者 唐庆国 晋鹏 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2018年第6期9-13,共5页

利用B-样条函数提出了一种一步估计法,用以估计空间半参数变系数部分线性分位数回归中的未知参数和函数,所有未知参数和函数的估计量由一次极小化得到。推导了未知参数估计量的渐近分布,建立了未知系数函数估计量的收敛速度。通过Monte ... 利用B-样条函数提出了一种一步估计法,用以估计空间半参数变系数部分线性分位数回归中的未知参数和函数,所有未知参数和函数的估计量由一次极小化得到。推导了未知参数估计量的渐近分布,建立了未知系数函数估计量的收敛速度。通过Monte Carlo模拟研究了估计量的有限样本性质。 展开更多

关键词 空间数据 变系数部分线性模型 分位数 B-样条估计

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删失数据下的半参数变系数部分线性回归模型

8

作者 罗羡华 李元 +1 位作者 马昀蓓 周勇 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2010年第1期71-85,共15页

为了分析删失数据,该文考虑变系数部分线性模型,此模型允许协变量对响应变量存在非线性影响.响应变量与协变量之间关系的统计模型通过线性结构来拟合是非常重要而且有益.对于删失数据,常用的统计方法不能直接应用于此模型.该文首先提出... 为了分析删失数据,该文考虑变系数部分线性模型,此模型允许协变量对响应变量存在非线性影响.响应变量与协变量之间关系的统计模型通过线性结构来拟合是非常重要而且有益.对于删失数据,常用的统计方法不能直接应用于此模型.该文首先提出一类数据变换用以建立无偏条件期望.然后利用profile最小二乘方法,给出了模型中参数分量和非参数分量的profile最小二乘估计,并建立了这些估计的渐近正态性.最后通过数值例子来说明该文所提出的方法的有效性. 展开更多

关键词 变系数部分线性模型 局部线性回归 profile最小二乘 删失 变换

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部分线性变系数模型的随机约束岭估计 被引量：10

9

作者 刘超 韦杰 魏传华 《应用数学》 CSCD 北大核心 2017年第4期774-779,共6页

作为变系数模型和部分线性模型的推广,部分线性变系数模型近年来得到越来越多的关注.本文考虑该模型在线性部分自变量存在多重共线性并且参数分量附加有随机约束条件时的估计问题.基于profile最小二乘技术以及岭估计和混合估计方法,构... 作为变系数模型和部分线性模型的推广,部分线性变系数模型近年来得到越来越多的关注.本文考虑该模型在线性部分自变量存在多重共线性并且参数分量附加有随机约束条件时的估计问题.基于profile最小二乘技术以及岭估计和混合估计方法,构造参数分量的profile混合岭估计,并且研究所提估计量的渐近性质.最后利用数值模拟验证所提估计方法的有效性. 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 多重共线性 随机线性约束 Profile最小二乘方法 混合估计 岭估计

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缺失数据下半参数变系数部分线性模型的统计推断 被引量：10

10

作者 陈盼盼 冯三营 薛留根 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2015年第2期345-358,共14页

该文研究协变量随机缺失下半参数变系数部分线性模型的统计推断.利用逆概率加权最小二乘方法给出了模型中参数分量和非参数分量的估计,并证明了它们的渐近正态性.另外该文又提出了一个逆概率加权经验对数似然比统计量,并证明该统计量服... 该文研究协变量随机缺失下半参数变系数部分线性模型的统计推断.利用逆概率加权最小二乘方法给出了模型中参数分量和非参数分量的估计,并证明了它们的渐近正态性.另外该文又提出了一个逆概率加权经验对数似然比统计量,并证明该统计量服从标准χ^2分布,从而构造了模型中参数分量的经验似然置信域.最后通过模拟研究和实例分析说明该文提出的方法具有较好的有限样本性质. 展开更多

关键词 半参数变系数部分线性模型 缺失数据 逆概率加权 渐近正态性 经验似然

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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

11

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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响应变量随机缺失下的变系数部分线性模型的经验似然推断 被引量：8

12

作者 赵培信 薛留根 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2010年第5期771-780,共10页

本文考虑了响应变量随机缺失下的变系数部分线性模型的估计问题。利用经验似然方法,给出了参数部分的调整经验似然比函数,证明其渐近服从标准卡方分布。进而构造了参数部分的置信域,得到了其极大经验似然估计的最优参数收敛速度和渐近... 本文考虑了响应变量随机缺失下的变系数部分线性模型的估计问题。利用经验似然方法,给出了参数部分的调整经验似然比函数,证明其渐近服从标准卡方分布。进而构造了参数部分的置信域,得到了其极大经验似然估计的最优参数收敛速度和渐近半参数有效界。模拟结果表明调整经验似然方法优于未调整的经验似然方法。 展开更多

关键词 变系数部分线性模型 经验似然 置信域 缺失数据

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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

13

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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变量有误差的变系数部分线性模型的估计 被引量：3

14

作者 刘琼荪 刘彭 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第7期52-63,共12页

研究了变系数部分线性回归模型的估计方法.在误差为条件异方差的情况下,用一般序列估计方法得到的参数估计是有效的.但实际应用中,协变量往往有测量误差,若忽略测量误差,由一般序列估计得到的估计是有偏的.通过对一般序列估计进行适当修... 研究了变系数部分线性回归模型的估计方法.在误差为条件异方差的情况下,用一般序列估计方法得到的参数估计是有效的.但实际应用中,协变量往往有测量误差,若忽略测量误差,由一般序列估计得到的估计是有偏的.通过对一般序列估计进行适当修正,得到的参数部分的估计具有一致性和渐近正态性,同时也讨论了非参数部分估计的收敛速度.最后,在有限样本下通过Monte Carlo模拟验证了修正后的估计效果. 展开更多

关键词 部分线性模型 变系数 一般序列估计 误差 渐近正态性

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响应变量随机缺失下变系数部分线性模型的借补经验似然推断 被引量：3

15

作者 赵丽棉 赵培信 《应用数学》 CSCD 北大核心 2011年第2期215-219,共5页

考虑响应变量随机缺失下的变系数部分线性模型的估计问题.利用构造基于借补值的辅助随机向量,给出了参数分量的借补经验对数似然比函数.证明了其渐近服从标准卡方分布,进而给出了参数分量的置信域.

关键词 变系数部分线性模型 经验似然 置信域 缺失数据

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部分线性变系数模型中误差方差的估计(英文) 被引量：4

16

作者 魏传华 吴喜之 《应用数学》 CSCD 北大核心 2008年第2期378-383,共6页

作为部分线性模型与变系数模型的推广,部分线性变系数模型是一类在建模中应用非常广泛的模型.本文基于Profile最小二乘方法给出了模型中误差方差的估计并证明了该估计的渐近正态性.最后通过数值模拟验证了我们所提估计方法的有效性.

关键词 渐近正态性 误差方差 部分线性变系数模型 Profile最小二乘估计

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部分线性变系数模型Backfitting估计的渐近性质 被引量：3

17

作者 魏传华 吴喜之 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2008年第2期227-234,共8页

作为部分线性模型与变系数模型的推广,部分线性变系数模型是一类应用广泛的数据分析模型.利用Backfitting方法拟合这类特殊的可加模型,可得到模型中常值系数估计量的精确解析表达式,该估计量被证明是n^(1/2)相合的.最后通过数值模拟考... 作为部分线性模型与变系数模型的推广,部分线性变系数模型是一类应用广泛的数据分析模型.利用Backfitting方法拟合这类特殊的可加模型,可得到模型中常值系数估计量的精确解析表达式,该估计量被证明是n^(1/2)相合的.最后通过数值模拟考察了所提估计方法的有效性. 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 Backfitting估计 光滑不足 渐近正态性

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变系数部分线性模型的拟合优度检验 被引量：3

18

作者 赵培信 薛留根 《应用数学》 CSCD 北大核心 2008年第4期695-702,共8页

本文考虑变系数部分线性模型的拟合优度检验问题.基于Profile经验似然方法,构造了参数部分和非参数部分的经验似然比检验统计量.并证明了其满足Wilks'现象,进而得到了一定置信水平的拒绝域.最后通过数据模拟,讨论了其检验功效.

关键词 变系数部分线性模型 经验似然 拟合优度检验

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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

19

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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缺失数据下部分线性变系数模型的模型平均 被引量：1

20

作者 曾婕 程维虎 陈海清 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期405-412,共8页

探究了在响应变量随机缺失情形下部分线性变系数模型的模型选择和模型平均问题.基于借补方法和Profile最小二乘技术,建立了局部误设定框架下该模型的FIC准则(focused information criterion)和FMA(frequentist model average)估计量,并... 探究了在响应变量随机缺失情形下部分线性变系数模型的模型选择和模型平均问题.基于借补方法和Profile最小二乘技术,建立了局部误设定框架下该模型的FIC准则(focused information criterion)和FMA(frequentist model average)估计量,并探究了FIC和FMA的理论性质.模拟研究表明了所提出方法的优越性.最后将提出的方法应用于CD4数据. 展开更多

关键词 随机缺失 部分线性变系数模型 模型选择 模型平均

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