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部分线性可加模型的众数回归与变量选择 被引量：1
1
作者 夏亚峰 屈亚蓉 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第6期157-161,共5页
基于众数回归对部分线性可加模型提出一种变量选择方法.利用B样条基函数逼近非参函数,自适应LASSO惩罚函数实现参数和非参函数的同时变量选择,在适当的条件下证明变量选择方法具有Oracle性质,给出变量选择的EM算法,数值模拟结果检验了... 基于众数回归对部分线性可加模型提出一种变量选择方法.利用B样条基函数逼近非参函数,自适应LASSO惩罚函数实现参数和非参函数的同时变量选择,在适当的条件下证明变量选择方法具有Oracle性质,给出变量选择的EM算法,数值模拟结果检验了变量选择方法的有效性. 展开更多
关键词 部分线性可加模型 自适应LASSO 众数回归 变量选择
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纵向数据下部分线性单指标模型M-估计的大样本性质 被引量：1
2
作者 夏亚峰 赵玉环 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2018年第5期159-164,共6页
针对纵向数据下部分线性单指标模型的参数估计问题以及未知连接函数的估计问题,提出了一种稳健的对单指标部分和线性部分参数同时进行估计的M-估计方法,对未知连接函数做局部多项式估计,在一些正则条件下,研究了回归函数及其导数以及回... 针对纵向数据下部分线性单指标模型的参数估计问题以及未知连接函数的估计问题,提出了一种稳健的对单指标部分和线性部分参数同时进行估计的M-估计方法,对未知连接函数做局部多项式估计,在一些正则条件下,研究了回归函数及其导数以及回归系数的M-估计的渐进性质,利用随机模拟方法,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 部分线性单指标模型 两步M-估计 局部线性多项式 渐进正态性
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因变量缺失下部分线性可加模型的估计和检验（英文）
3
作者 魏传华 郭双 《应用数学》 CSCD 北大核心 2016年第4期797-808,共12页
本文研究部分线性可加模型在因变量存在缺失情形下的统计推断问题.首先基于完整数据方法提出了参数分量的Profile最小二乘估计并证明估计量的渐近正态性.为了给出参数分量的区间估计,构造了渐近分布为卡方分布的经验似然统计量.为了检... 本文研究部分线性可加模型在因变量存在缺失情形下的统计推断问题.首先基于完整数据方法提出了参数分量的Profile最小二乘估计并证明估计量的渐近正态性.为了给出参数分量的区间估计,构造了渐近分布为卡方分布的经验似然统计量.为了检验参数分量的线性约束条件,构造了调整的广义似然比检验统计量,当原假设成立时其渐近分布为卡方分布,从而将广义似然比检验推广到了缺失数据情形.最后通过数值模拟验证所提方法的有效性. 展开更多
关键词 BACKFITTING 置信区间 经验似然 部分线性可加模型 缺失数据
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删失部分线性可加模型的复合分位数回归及应用
4
作者 杨晓蓉 李路 +1 位作者 武皓月 许文婷 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2023年第4期604-622,共19页
本文针对一种具有广泛适用性的半参数模型,部分线性可加模型,研究其响应变量存在删失数据时模型系数和非参数函数的估计.对此,提出了一种基于数据增广的复合分位数回归估计方法.该方法利用分位数回归和分布函数之间的联系,构造插补数据... 本文针对一种具有广泛适用性的半参数模型,部分线性可加模型,研究其响应变量存在删失数据时模型系数和非参数函数的估计.对此,提出了一种基于数据增广的复合分位数回归估计方法.该方法利用分位数回归和分布函数之间的联系,构造插补数据集,并通过迭代采用复合分位数回归得到最终的估计值.所提方法放宽了对模型的假设,不但对迭代初始值的要求很低,还允许响应变量同时存在多种类型的删失,具有一定的普适性.数值模拟表明所提方法可以较为准确地估计出删失部分线性可加模型的系数和非参数函数.实证研究中,本文选取了北京市空气质量数据,测度了PM10浓度、CO浓度、温度、气压以及露点对PM2.5浓度的影响.结果显示,部分线性可加模型的复合分位数回归可以较好地从线性和非线性关系两个角度来刻画这些因素对PM2.5浓度的影响,并且所提方法在删失数据的处理上表现良好. 展开更多
关键词 删失数据 部分线性可加模型 复合分位数回归 数据增广
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部分线性单指标EV模型中参数的经验似然置信域
5
作者 裴丽芳 王永刚 《应用数学》 CSCD 北大核心 2011年第3期593-601,共9页
考虑部分线性单指标EV模型,利用纠偏方法构造了模型中未知参数的经验对数似然比统计量.在适当条件下,证明了所提出的统计量依分布收敛于标准χ2分布,所得结果可以构造未知参数的置信域.通过模拟研究在置信域精度及其覆盖概率大小方面进... 考虑部分线性单指标EV模型,利用纠偏方法构造了模型中未知参数的经验对数似然比统计量.在适当条件下,证明了所提出的统计量依分布收敛于标准χ2分布,所得结果可以构造未知参数的置信域.通过模拟研究在置信域精度及其覆盖概率大小方面进行了说明. 展开更多
关键词 部分线性单指标EV模型 经验似然 X^2分布 置信域
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固定效应部分线性单指标面板模型的惩罚经验似然估计
6
作者 丁飞鹏 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2019年第6期573-593,共21页
结合二次推断函数法、滤子法和经验似然估计法,为个体内存在相关性的部分线性单指标固定效应面板模型建立了惩罚经验似然估计法.在一些正则条件下,推导了模型估计量的大样本性质,证明了所提出的经验似然比渐近于卡方分布.进一步,用Monte... 结合二次推断函数法、滤子法和经验似然估计法,为个体内存在相关性的部分线性单指标固定效应面板模型建立了惩罚经验似然估计法.在一些正则条件下,推导了模型估计量的大样本性质,证明了所提出的经验似然比渐近于卡方分布.进一步,用Monte Carlo模拟和真实数据分析评价了估计方法在有限样本下的表现. 展开更多
关键词 经验似然估计 相关结构 部分线性单指标面板模型
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基于纵向数据部分线性单指标模型的CD4细胞统计分析 被引量：1
7
作者 钱苏安 王从志 +1 位作者 王清 燕善俊 《现代信息科技》 2020年第3期25-27,共3页
部分线性单指标模型是一类非常重要的半参数模型,它对于克服非参数统计中的维数灾难问题具有重要的理论价值。以该模型应用于HIV血清转换器中CD4细胞的统计推断,研究CD4细胞和SMOKE(通过香烟包测量的吸烟状况)、Year(自血清转换后的时... 部分线性单指标模型是一类非常重要的半参数模型,它对于克服非参数统计中的维数灾难问题具有重要的理论价值。以该模型应用于HIV血清转换器中CD4细胞的统计推断,研究CD4细胞和SMOKE(通过香烟包测量的吸烟状况)、Year(自血清转换后的时间的影响)、PreCD4(感染前CD4细胞数)、年龄(相对于给定的时间来源)的关系。研究结果表明,CD4细胞和吸烟状况、血清转换的时间、年龄成正相关,与感染前细胞数成负相关。 展开更多
关键词 部分线性单指标模型 最小二乘法 CD4细胞
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多指标可加模型及在医疗费用预测中的应用
8
作者 潘青 赵晓兵 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2022年第1期43-52,共10页
对医疗费用的建模分析与合理预测是医疗保险费用厘定的基础与根本.医疗费用中的高维附加信息在长期预测中具有重要作用.然而,传统的统计建模方法不适用于处理高维纵向数据下的医疗费用.本文提出部分线性多指标可加模型,对具有高维特征... 对医疗费用的建模分析与合理预测是医疗保险费用厘定的基础与根本.医疗费用中的高维附加信息在长期预测中具有重要作用.然而,传统的统计建模方法不适用于处理高维纵向数据下的医疗费用.本文提出部分线性多指标可加模型,对具有高维特征的纵向医疗费用数据进行拟合与预测,并且使用两种不同的降维估计方法进行模型估计,并将该模型应用于一组含高维协变量的纵向医疗费用数据中进行实例分析.结果表明该模型以及两种不同的降维方法均对纵向医疗费用进行了很好的拟合. 展开更多
关键词 部分线性多指标可加模型 纵向医疗费用 部分充分降维 最小平均方差估计
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上证行业指数收益率的非线性决定机制——基于Fama-French三因素模型的半参数回归分析
9
作者 李坤明 方丽婷 《金融经济学研究》 CSSCI 北大核心 2013年第1期84-93,128,共11页
在三因素模型的基础上,对三因素的非线性影响加以考虑,利用半参数部分线性可加模型实证研究了市场、规模及账面市值比三因素对上证五类行业指数收益率的线性与非线性影响。实证结果表明:市场因素对所有指数均存在显著的正向线性影响,规... 在三因素模型的基础上,对三因素的非线性影响加以考虑,利用半参数部分线性可加模型实证研究了市场、规模及账面市值比三因素对上证五类行业指数收益率的线性与非线性影响。实证结果表明:市场因素对所有指数均存在显著的正向线性影响,规模因素和账面市值比因素对五类指数的线性影响显著但存在差异;市场因素对地产和工业指数分别存在显著的倒"U"型和"N"型的非线性影响,规模因素与公用类指数存在显著的"U"型非线性关系,账面市值比因素对工业和地产类指数存在倒"N"型的非线性影响,对综合类指数则具有显著的"N"型非线性作用。 展开更多
关键词 行业指数 收益率 Fama—French三因素模型 半参数部分线性可加模型
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基于线性模型的民航客运量影响因素与预测研究 被引量：2
10
作者 刘杨 《现代营销（下）》 2020年第4期148-149,共2页
本文主要用于民航客运量的预测研究,针对多元线性回归建立预测模型出现的拟合度过高、存在严重多重共线性和模型变量不显著等问题进行改进,最终使用部分线性模型进行预测。通过对经济数据进行差分来减少数据的多重共线性,根据差分之后... 本文主要用于民航客运量的预测研究,针对多元线性回归建立预测模型出现的拟合度过高、存在严重多重共线性和模型变量不显著等问题进行改进,最终使用部分线性模型进行预测。通过对经济数据进行差分来减少数据的多重共线性,根据差分之后各变量与民航客运量的相关关系,采用部分线性模型进行数据的拟合并检验。经过多种评价指标对不同模型的对比发现,该模型预测准确度高,模型拟合效果好。 展开更多
关键词 航客运量 线性模型 部分线性模型 评价指标
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