空间自相关性异质特征的局部极大似然估计及在手足口病防护中的应用

1

作者 杨晓兰 张辉国 胡锡健 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期179-192,共14页

空间自回归模型广泛用于空间数据的相关性分析,它将空间自回归系数设定为全局常数,对空间自相关性的同质特征进行建模,但是无法分析研究区域内局部异质的空间自相关特征。本文研究一类异质性空间自回归变系数模型,将模型中的空间自相关... 空间自回归模型广泛用于空间数据的相关性分析,它将空间自回归系数设定为全局常数,对空间自相关性的同质特征进行建模,但是无法分析研究区域内局部异质的空间自相关特征。本文研究一类异质性空间自回归变系数模型,将模型中的空间自相关回归系数设为随地理位置发生变化的变系数函数,实现同时对空间自相关性的局部异质特征和非平稳回归关系建模,提出异质性空间自回归变系数模型的局部常数极大似然和局部线性极大似然估计方法。进行数值模拟,结果表明:局部线性极大似然估计和局部常数极大似然估计方法在有限样本下具有一致性和有效性,本文所提出的模型和估计方法具有良好表现。利用所研究的模型和提出的估计方法对2018年我国手足口病发病率与影响因素进行分析,发现各省(自治区、直辖市)的局部空间自相关性呈现西部偏高,中部和东部偏低的趋势,存在一定差异性,各影响因素对手足口病发病率的影响程度也随空间位置的变化而有所不同。 展开更多

关键词 异质性空间自回归变系数模型 空间自相关异质性 局部常数极大似然 局部线性极大似然 手足口病

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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

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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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大数据背景下网络调查样本的半参数超总体模型推断研究

3

作者 刘展 王典妮 +1 位作者 潘莹丽 胡洋 《统计与决策》 北大核心 2025年第10期42-47,共6页

在大数据时代,通过网络调查能够非常便捷地获取大量数据,然而大多数网络调查样本属于非概率样本,其统计推断存在一定困难。文章针对非概率样本的推断问题,提出一种半参数超总体模型推断方法。首先,基于网络调查样本构建半参数部分线性模... 在大数据时代,通过网络调查能够非常便捷地获取大量数据,然而大多数网络调查样本属于非概率样本,其统计推断存在一定困难。文章针对非概率样本的推断问题,提出一种半参数超总体模型推断方法。首先,基于网络调查样本构建半参数部分线性模型,并采用该模型预测目标变量;其次,基于网络调查样本和参考概率样本构建Logistic回归模型,进行网络调查样本的入样概率估计或倾向得分估计,并使用倾向得分估计得到预测误差;最后,将半参数超总体模型预测的目标变量与对预测误差的估计相结合得到对总体的估计结果。模拟与实证结果显示,相对于基于线性回归模型的估计和PHT估计,所提出的半参数超总体模型推断方法对总体估计的偏差、方差、均方误差均最小,效果最好。 展开更多

关键词 网络调查样本 非概率样本 超总体模型 半参数部分线性模型

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基于辅助回归的面板数据固定效应变系数模型的估计 被引量：1

4

作者 杨宜平 覃少红 赵培信 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2024年第4期608-624,共17页

本文针对面板数据固定效应变系数模型引入辅助回归来解释个体效应与协变量之间的关系,以此来处理固定效应,将模型转化为部分线性变系数模型.为了获得系数函数的估计,采用正交投影的方法消除固定效应,进一步基于局部线性估计对系数函数... 本文针对面板数据固定效应变系数模型引入辅助回归来解释个体效应与协变量之间的关系,以此来处理固定效应,将模型转化为部分线性变系数模型.为了获得系数函数的估计,采用正交投影的方法消除固定效应,进一步基于局部线性估计对系数函数进行估计.在一些正则条件下,给出了系数函数估计的渐近性质.随后,模拟研究了所提出的估计方法的有限样本性质.模拟结果表明无论个体效应是随机的还是固定的,本文方法优于已有的方法.最后,对艾滋病人的CD4数据进行了实证分析. 展开更多

关键词 面板数据 固定效应 变系数模型 局部线性估计

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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

5

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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带有时变杠杆效应的随机波动率模型参数估计及其应用

6

作者 郝红霞 胡红倩 +1 位作者 韩忠成 林金官 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2024年第2期264-276,共13页

为了更好地捕捉金融时间序列中杠杆效应的时变非对称性,本文基于线性样条思想,提出一种带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型,并利用贝叶斯MCMC方法对所提模型中的参数进行了估计.模拟研究表明贝叶斯MCMC方法在所提模型的参数估计方... 为了更好地捕捉金融时间序列中杠杆效应的时变非对称性,本文基于线性样条思想,提出一种带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型,并利用贝叶斯MCMC方法对所提模型中的参数进行了估计.模拟研究表明贝叶斯MCMC方法在所提模型的参数估计方面有着良好的有限样本表现.最后利用本文所提出的带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型对2000年1月4日至2020年8月18日的上证综合指数和深证成份指数日收益数据进行了实证分析,结果表明利用本文所提出的模型拟合这两组实例数据是合理的. 展开更多

关键词 半参数随机波动率模型 线性样条 时变杠杆效应 贝叶斯MCMC方法

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协变量随机右删失时变系数模型的估计

7

作者 柴旺 尹俊平 孙志华 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2024年第5期800-818,共19页

数据经常因为个体失访,退出实验或者研究结束而出现右删失的现象.右删失数据的研究吸引了很多研究者的兴趣.文献中大部分研究集中在响应变量出现右删失的情况.回归模型中的协变量也可能出现右删失,但相关的研究并不多.本文研究协变量随... 数据经常因为个体失访,退出实验或者研究结束而出现右删失的现象.右删失数据的研究吸引了很多研究者的兴趣.文献中大部分研究集中在响应变量出现右删失的情况.回归模型中的协变量也可能出现右删失,但相关的研究并不多.本文研究协变量随机右删失时变系数模型的估计问题.我们利用逆概率加权方法直接对目标函数进行调整,而不是调整被删失的协变量,来处理数据的删失.所得估计的渐近性质得到严格证明.通过数值模拟和实例分析,可以看到本文所提方法具有很好的有限样本性质. 展开更多

关键词 变系数模型 局部线性估计 随机右删失协变量 渐近性质

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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

8

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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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

9

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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部分线性变系数模型的随机约束岭估计 被引量：10

10

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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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

11

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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时变系数线性模型的加权易适应最小二乘方法 被引量：4

12

作者 杨民助 席酉民 汪应洛 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第S1期69-75,共7页

针对时变系数线性模型的参数估计问题，提出了一种新的估计方法，称为加权易适应最小二乘方法（简记为ＷＦＬＳ方法），这种方法把局部加权最小二乘方法（ＬＯＷＥＳＳ）和易适应最小二乘方法（ｆｌｅｘｉｂｌｅｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅ... 针对时变系数线性模型的参数估计问题，提出了一种新的估计方法，称为加权易适应最小二乘方法（简记为ＷＦＬＳ方法），这种方法把局部加权最小二乘方法（ＬＯＷＥＳＳ）和易适应最小二乘方法（ｆｌｅｘｉｂｌｅｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓ，简记为ＦＬＳ）的思路结合起来，从参数的光滑程度和对观察值的似合程度２个方面来衡量估计量．在不对残差的概率分布作任何具体假定的前提下。 展开更多

关键词 时变系数线性模型 参数估计 估计量

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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

13

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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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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变量有误差的变系数部分线性模型的估计 被引量：3

15

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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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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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

18

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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半参数变系数部分线性回归模型的渐近性质 被引量：1

19

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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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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