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超高维纵向数据部分线性模型的特征筛选 被引量：1
1
作者 郭望 杨孝光 +1 位作者 周鹏飞 李运明 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2024年第12期46-51,共6页
超高维纵向数据的特征筛选是超高维特征筛选的难点之一,其难点是在保证边际筛选快速的前提下估计工作相关系数矩阵。文章在部分线性模型的假定下,考虑到纵向数据组间独立、组内相关的特点,采用样本协方差去估计未知的工作协方差矩阵,提... 超高维纵向数据的特征筛选是超高维特征筛选的难点之一,其难点是在保证边际筛选快速的前提下估计工作相关系数矩阵。文章在部分线性模型的假定下,考虑到纵向数据组间独立、组内相关的特点,采用样本协方差去估计未知的工作协方差矩阵,提出了剖面有协方差阵的确定独立筛选(PMSIS)方法,并在一定正则条件下,证明了该方法具有确定筛选性质。通过蒙特卡洛数值模拟与肠道菌群实例数据验证了该方法的有限样本性质,结果表明,新提出的PMSIS方法能有效筛选弱相关的协变量。 展开更多
关键词 超高维 纵向数据 部分线性模型 特征筛选 确定筛选性质
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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
2
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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NA样本下部分线性模型中估计的强相合性 被引量：15
3
作者 任哲 陈明华 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2002年第1期60-66,共7页
考虑回归模型：ｙｉ＝ｘｉβ＋ｇ（ｔｉ）＋σｉｅｉ，１＜ｉ＜ｎ，其中σ_ｉ～２＝ｆ（ｕｉ），（ｘｉ，ｔｉ，ｕｉ）是固定非随机设计点列，ｆ（·）和ｇ（·）是未知函数，β是待估参数，误差｛ｅｉ｝为ＮＡ变量．我们对β... 考虑回归模型：ｙｉ＝ｘｉβ＋ｇ（ｔｉ）＋σｉｅｉ，１＜ｉ＜ｎ，其中σ_ｉ～２＝ｆ（ｕｉ），（ｘｉ，ｔｉ，ｕｉ）是固定非随机设计点列，ｆ（·）和ｇ（·）是未知函数，β是待估参数，误差｛ｅｉ｝为ＮＡ变量．我们对β的最小二乘估计βｎ和加权最小二乘估计Ｂｎ，在适当的条件下得到了它们的强相合性． 展开更多
关键词 部分线性模型 最小二乘估计 NA变量 强相合性 NA样本
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部分线性模型的Adaptive LASSO变量选择 被引量：4
4
作者 李锋 卢一强 李高荣 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2012年第6期614-624,共11页
部分线性模型是一类常用的半参数统计模型,本文对部分线性模型的adaptive LASSO参数估计及变量选择方法进行了研究.首先结合截面最小二乘思想和adaptive LASSO估计方法,构造了adaptive LASSO惩罚截面最小二乘估计,并研究了惩罚参数和窗... 部分线性模型是一类常用的半参数统计模型,本文对部分线性模型的adaptive LASSO参数估计及变量选择方法进行了研究.首先结合截面最小二乘思想和adaptive LASSO估计方法,构造了adaptive LASSO惩罚截面最小二乘估计,并研究了惩罚参数和窗宽的选择问题.理论上研究了在一定条件下估计量的相合性和渐近正态性,证明adaptive LASSO估计具有oracle性质.该估计方法便于计算.最后通过模拟研究了估计量的小样本性质,结果表明变量选择和参数估计效果良好. 展开更多
关键词 部分线性模型 变量选择 渐近分布 LASSO “adaptive LASSO”
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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
5
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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响应变量存在缺失时部分线性模型的经验似然推断 被引量：4
6
作者 杨宜平 薛留根 程维虎 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2010年第1期43-52,共10页
考虑响应变量带有缺失的部分线性模型,采用借补的思想,研究了参数部分和非参数部分的经验似然推断,证明了所提出的经验对数似然比统计量依分布收敛到χ2分布,由此构造参数部分和函数部分的置信域和逐点置信区间.对参数部分,模拟比较了... 考虑响应变量带有缺失的部分线性模型,采用借补的思想,研究了参数部分和非参数部分的经验似然推断,证明了所提出的经验对数似然比统计量依分布收敛到χ2分布,由此构造参数部分和函数部分的置信域和逐点置信区间.对参数部分,模拟比较了经验似然与正态逼近方法;对函数部分,模拟了函数的逐点置信区间. 展开更多
关键词 部分线性模型 借补 经验似然 缺失数据 置信区间
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误差为鞅差序列的部分线性模型中估计的强相合性 被引量：5
7
作者 李国亮 刘禄勤 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2007年第5期788-801,共14页
考虑回归模型: yi=xiβ+g(ti)+σiei,i=1,2,…,n,其中σi=f(ui),(xi,ti,ui)是固定非随机设计点列, f(·),g(·)是未知函数,β是待估参数,ei是随机误差且关于非降σ-代数列{Fi,i≥1}为鞅差序列.对文献[1]给出的基于f(·)及g(... 考虑回归模型: yi=xiβ+g(ti)+σiei,i=1,2,…,n,其中σi=f(ui),(xi,ti,ui)是固定非随机设计点列, f(·),g(·)是未知函数,β是待估参数,ei是随机误差且关于非降σ-代数列{Fi,i≥1}为鞅差序列.对文献[1]给出的基于f(·)及g(·)的一类非参数估计的β的最小二乘估计βn和加权最小二乘估计βn,在适当条件下证明了它们的强相合性,推广了文献[6]在ei为iid情形下的结果. 展开更多
关键词 部分线性模型 最小二乘估计 加权最小二乘估计 鞅差序列 强相合性
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多元部分线性模型的B-样条估计(英文) 被引量：5
8
作者 陈广雷 王兆军 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2010年第2期138-150,共13页
本文考虑多元部分线性回归模型的估计问题,得到了该模型参数的最小二乘估计和非参数函数的B-样条估计,并证明了参数估计的渐近正态性,给出了非参数函数估计的最优收敛速度.
关键词 多元回归 部分线性模型 B-样条 渐近正态
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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
9
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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高维部分线性模型的变量选择和估计(英文) 被引量：3
10
作者 杨宜平 薛留根 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2011年第2期172-182,共11页
考虑高维部分线性模型,提出了同时进行变量选择和估计兴趣参数的变量选择方法.将Dantzig变量选择应用到线性部分及非参数部分的各阶导数,从而获得参数和非参数部分的估计,且参数部分的估计具有稀疏性,证明了估计的非渐近理论界.最后,模... 考虑高维部分线性模型,提出了同时进行变量选择和估计兴趣参数的变量选择方法.将Dantzig变量选择应用到线性部分及非参数部分的各阶导数,从而获得参数和非参数部分的估计,且参数部分的估计具有稀疏性,证明了估计的非渐近理论界.最后,模拟研究了有限样本的性质. 展开更多
关键词 部分线性模型 变量选择 Dantzig选择 SCAD
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纵向部分线性模型的分块经验似然的有效推断(英文) 被引量：3
11
作者 张涛 朱仲义 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2010年第3期323-335,共13页
本文考虑了纵向数据的部分线性模型.在考虑个体内部相关性的情况下,研究了回归系数的经验似然推断.对于任意的工作协方差矩阵,所给的经验似然比统计量服从渐近卡方分布,由此可以构造回归参数的置信域.模拟结果表明,在正确指定个体相关... 本文考虑了纵向数据的部分线性模型.在考虑个体内部相关性的情况下,研究了回归系数的经验似然推断.对于任意的工作协方差矩阵,所给的经验似然比统计量服从渐近卡方分布,由此可以构造回归参数的置信域.模拟结果表明,在正确指定个体相关结构的情况下,推断的效率会显著的提高.最后,给出了案例分析. 展开更多
关键词 部分线性模型 分块经验似然 置信域 Wilks定理.
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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
12
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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部分线性模型参数的经验似然比置信域(英文) 被引量：21
13
作者 秦永松 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 1999年第4期363-369,共7页
本文构造了部分线性模型参数的经验似然比置信域，为部分线性模型的研究提供了一种新途径．
关键词 经验似然 假设检验 置信域 部分线性模型
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变系数部分线性模型的拟合优度检验 被引量：3
14
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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两个部分线性模型的比较 被引量：2
15
作者 魏传华 吴喜之 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2008年第1期82-85,共4页
对于两个部分线性模型参数部分中模型系数是否相等的检验问题,本文基于比较原假设与备择假设下模型拟合的残差平方和的思想构造了检验统计量,并给出了计算检验p-值的F分布逼近法。
关键词 部分线性模型 局部线性光滑 Profile最小二乘估计 F分布逼近
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部分线性模型非参数部分的多项式关系检验 被引量：2
16
作者 魏传华 吴喜之 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2008年第5期857-866,共10页
对于部分线性模型中非参数部分是否为某一特定阶数的多项式函数的检验问题,本文基于比较原假设与备择假设下模型拟合的残差平方和的思想构造了检验统计量,给出了计算检验p-值的精确方法和三阶矩χ2逼近方法。另外我们讨论了广义似然比... 对于部分线性模型中非参数部分是否为某一特定阶数的多项式函数的检验问题,本文基于比较原假设与备择假设下模型拟合的残差平方和的思想构造了检验统计量,给出了计算检验p-值的精确方法和三阶矩χ2逼近方法。另外我们讨论了广义似然比检验统计量的构造,并给出了其在原假设下的渐近分布。最后通过数值模拟验证了我们所提检验方法的有效性。 展开更多
关键词 部分线性模型 Profile最小二乘估计 残差平方和 广义似然比检验统计量 三阶矩χ2逼近
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响应变量缺失下部分线性模型均值的稳健估计 被引量：1
17
作者 郭东林 薛留根 胡玉琴 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期313-319,共7页
为了提高估计的稳健性,基于协变量平衡倾向得分和增强的逆概率加权方法,得到了响应变量随机缺失下部分线性模型总体均值的稳健估计,证明了相应估计量具有渐近正态性,利用所得结果构造了总体均值的置信区间.
关键词 部分线性模型 随机缺失 协变量平衡倾向得分 广义矩估计 增强的逆概率加权 稳健估计
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纵向数据部分线性模型的估计方法 被引量：2
18
作者 田萍 马国锋 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2006年第18期9-11,共3页
本文首先讨论了纵向数据部分线性模型:yij=x'ijβ+g(tij)+eij的可行广义最小二乘估计方法及其估计的渐近性质,然后通过统计模拟研究表明我们的估计方法在有限样本情形也有良好的效果。由该方法获得的估计量具有显示解,计算简便,便... 本文首先讨论了纵向数据部分线性模型:yij=x'ijβ+g(tij)+eij的可行广义最小二乘估计方法及其估计的渐近性质,然后通过统计模拟研究表明我们的估计方法在有限样本情形也有良好的效果。由该方法获得的估计量具有显示解,计算简便,便于实际应用。 展开更多
关键词 纵向数据 部分线性模型 可行广义最小二乘估计
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随机删失场合部分线性模型中的核光滑方法 被引量：9
19
作者 秦更生 《数学年刊（A辑）》 CSCD 北大核心 1995年第4期441-453,共13页
考虑模型Ｙ＝Ｘβ＋ｇ（Ｔ）＋ｅ。其中ｇ为［０，１］上的未知光滑函数，β为一维待估参数，为不可观察误差．当观察受到随机删失时，本文基于核光滑和综合数据方法导出了β和ｇ的估计βｎ＊和ｇｎ＊证明了βｎ＊的渐近正态性，并获得... 考虑模型Ｙ＝Ｘβ＋ｇ（Ｔ）＋ｅ。其中ｇ为［０，１］上的未知光滑函数，β为一维待估参数，为不可观察误差．当观察受到随机删失时，本文基于核光滑和综合数据方法导出了β和ｇ的估计βｎ＊和ｇｎ＊证明了βｎ＊的渐近正态性，并获得了ｇｎ＊的非参数收敛速度Ｏ（ｎ－１／３） 展开更多
关键词 部分线性模型 删失数据 渐近正态性 核光滑法
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EV回归的半参数部分线性模型的Bayes估计 被引量：1
20
作者 卢一强 茆诗松 《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期31-36,共6页
考察部分线性模型y=Xβr+g(t)+ε,ε-N(O,σ2),其中回归变量X可以精确测量,而t具有测量误差.用光滑样条估计非参数函数g(t),结合光滑样条的Bayes解释及Bayes的线性回归,将模型中的未知参数赋以一定的先验,运用Gibbs抽样方法从后验分布... 考察部分线性模型y=Xβr+g(t)+ε,ε-N(O,σ2),其中回归变量X可以精确测量,而t具有测量误差.用光滑样条估计非参数函数g(t),结合光滑样条的Bayes解释及Bayes的线性回归,将模型中的未知参数赋以一定的先验,运用Gibbs抽样方法从后验分布中抽样,用后验样本的均值来估计未知参数.MCMC模拟的另外一个好处是容易从后验样本中构造后验样本区间估计.最后,提供了一个模拟例子来说明Bayes方法的估计效果. 展开更多
关键词 部分线性模型 光滑样条 EV回归 BAYES方法 GIBBS抽样 MCMC模拟
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