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

1

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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考虑异质交通流的随机参数优化速度跟驰模型

2

作者 潘义勇 全勇俊 管星宇 《深圳大学学报（理工版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期415-422,共8页

为分析交通流异质性对车辆跟驰行为的影响,基于随机参数线性回归方法改进优化速度函数.根据分位数回归对交通流速度-密度数据进行分类,对每个类别数据进行随机参数线性回归,并得到不同类别的改进优化速度函数与假设检验结果,结合改进的... 为分析交通流异质性对车辆跟驰行为的影响,基于随机参数线性回归方法改进优化速度函数.根据分位数回归对交通流速度-密度数据进行分类,对每个类别数据进行随机参数线性回归,并得到不同类别的改进优化速度函数与假设检验结果,结合改进的优化速度函数和全速度差跟驰模型建立随机优化速度跟驰模型,利用傅里叶变化理论对跟驰模型进行稳定性分析,并搭建环形车道仿真平台对跟驰模型进行数值实验.结果表明,分类处理后的随机参数模型误差较未分类降低28%;随机参数跟驰车队的速度值随着0.5分位点车辆的增多而增大;随机参数跟驰模型车队较固定参数跟驰模型车队更能反映交通流异质性对车队的影响.建立的模型能够提高仿真维度,真实反映交通流的复杂运行状况. 展开更多

关键词 交通工程 交通流理论 分位数回归 随机参数线性回归 优化速度函数 跟驰模型 稳定性分析

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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：2

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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删失部分线性可加模型的复合分位数回归及应用 被引量：2

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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伴随置信度的线性回归模型 被引量：5

5

作者 刘兆君 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2015年第7期3-7,共5页

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... 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。 展开更多

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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固定效应部分线性单指数面板模型的惩罚分位数回归 被引量：5

6

作者 丁飞鹏 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2017年第2期101-109,共9页

分位数回归是均值回归的有益补充,该方法毋须对分布函数的具体形式做出假设,且对具有异常值或厚尾分布的数据仍具有稳健性。当前,对部分线性单指数面板模型估计方法的研究主要集中于均值回归,基于此,本文考虑了固定效应部分线性单指数... 分位数回归是均值回归的有益补充,该方法毋须对分布函数的具体形式做出假设,且对具有异常值或厚尾分布的数据仍具有稳健性。当前,对部分线性单指数面板模型估计方法的研究主要集中于均值回归,基于此,本文考虑了固定效应部分线性单指数面板分位数回归模型,结合B-样条函数、SCAD惩罚函数和迭代加权最小二乘法,构建了模型的估计方法,证明了估计方法的一致性和渐近正态性,同时利用Monte Carlo模拟评价了所述方法在有限样本下的表现。最后,将估计方法应用于分析碳排放的影响因素。 展开更多

关键词 分位数回归 部分线性单指数面板模型 样条函数

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时变扩散模型中收益参数向量的局部复合分位回归估计 被引量：1

7

作者 王静 王继霞 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第1期40-44,共5页

主要研究多维时变扩散模型中收益参数向量的估计问题.基于离散观测样本,利用局部线性拟合的方法,得到了时变漂移参数向量的局部复合分位回归估计,并证明了估计量的渐近正态性.同时,给出了估计量的渐近偏差和渐近方差.

关键词 时变扩散模型 时变参数向量 局部线性拟合 复合分位回归 渐近正态性

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伴随均值的线性分位数回归模型 被引量：1

8

作者 刘兆君 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第10期24-27,共4页

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。... 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。 展开更多

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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依分位数水平的线性均值回归模型

9

作者 刘兆君 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2022年第11期56-59,共4页

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... 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。 展开更多

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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线性回归分位数的相依样本估计的强相合性

10

作者 杜雪樵 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1998年第6期737-742,共6页

在误差为平稳强φ混合随机序列的条件下。

关键词 回归分位数 线性回归 相依样本估计 强相合性

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线性统计模型中回归分位点的强相合性及渐近正态性(英文)

11

作者 陈桂景 A.K.Md.E.Saleh 《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 2000年第3期1-17,共17页

论证了线性模型中回归分位点估计量的强相合性及渐近正态性等大样本性质 ,这些结果推广了陈希孺等 ( 1 990 ,1 992 )的有关定理 ,改进了Koenker与Basstee( 1 978) ,Gutenburnner与Jurec∨kova( 1 992 ) ,以及Jurec∨kovo与Prochazka( 1 ... 论证了线性模型中回归分位点估计量的强相合性及渐近正态性等大样本性质 ,这些结果推广了陈希孺等 ( 1 990 ,1 992 )的有关定理 ,改进了Koenker与Basstee( 1 978) ,Gutenburnner与Jurec∨kova( 1 992 ) ,以及Jurec∨kovo与Prochazka( 1 994)等人的有关成果。 展开更多

关键词 回归分位点 线性模型 强相合性 渐近正态性

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缺失数据下的逆概率多重加权分位回归估计及其应用 被引量：7

12

作者 邰凌楠 王春雨 田茂再 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2018年第9期115-128,共14页

数据缺失问题普遍存在于应用研究中。在随机缺失机制假定下,本文从模型推断角度出发,针对线性缺失分位回归模型,提出一种新的有效估计方法——逆概率多重加权(IPMW)估计。该方法是在逆概率加权(IPW)估计的基础上,结合倾向得分匹配及模... 数据缺失问题普遍存在于应用研究中。在随机缺失机制假定下,本文从模型推断角度出发,针对线性缺失分位回归模型,提出一种新的有效估计方法——逆概率多重加权(IPMW)估计。该方法是在逆概率加权(IPW)估计的基础上,结合倾向得分匹配及模型平均思想,经过多次估计,加权确定最终参数估计结果。该方法适用于响应变量是独立同分布或独立非同分布的情形,并适用于绝大多数数据缺失场景。经过理论推导及模拟研究发现,IPMW估计量在继承IPW估计量的优势上具有更稳健的性质。最后,将该方法应用于含有缺失数据的微观调查数据中,研究了经济较发达的准一线城市中等收入群体消费水平的影响因素,对比两种估计方法的估计结果,发现逆概率多重加权估计量的标准偏差更小,估计结果更稳健。 展开更多

关键词 线性分位回归 倾向得分 逆概率多重加权 随机缺失机制 模型平均

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缺失数据下两线性模型中响应变量分位数差异的经验似然置信区间 被引量：2

13

作者 王历容 秦永松 +1 位作者 白云霞 黎玲 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2010年第3期463-478,共16页

总体差异的比较是医学,经济和教育领域中经常遇到的课题,本文讨论缺失数据情形下两线性模型中响应变量分位数差异的经验似然置信区间的构造。我们采用分数线性回归填补法对响应变量的缺失值进行补足,得到两线性回归模型的"完全&qu... 总体差异的比较是医学,经济和教育领域中经常遇到的课题,本文讨论缺失数据情形下两线性模型中响应变量分位数差异的经验似然置信区间的构造。我们采用分数线性回归填补法对响应变量的缺失值进行补足,得到两线性回归模型的"完全"样本数据,在此基础上构造响应变量分位数差异的对数经验似然比统计量,在一定条件下证明了统计量的极限分布为加权χ12,并利用此结果构造分位数差异的经验似然置信区间。模拟结果表明在分数填补下得到的置信区间具有较高的覆盖精度。 展开更多

关键词 线性模型 分位数 分数线性回归填补 经验似然 置信区间

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带有相依误差的函数型线性模型的复合分位数估计 被引量：3

14

作者 翁羽玲 余平 张忠占 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2019年第4期360-372,共13页

本文研究了带有相依误差的函数型线性回归模型的复合分位数估计问题,其中误差来自短期相依和严平稳的线性过程.采用函数型主成分基函数对斜率函数和函数型预测变量进行展开并构造了斜率函数的估计,在相当宽松的条件下证明了斜率函数估... 本文研究了带有相依误差的函数型线性回归模型的复合分位数估计问题,其中误差来自短期相依和严平稳的线性过程.采用函数型主成分基函数对斜率函数和函数型预测变量进行展开并构造了斜率函数的估计,在相当宽松的条件下证明了斜率函数估计的最优收敛速度.最后通过理论模拟来评价所提出的方法,并给出了一个实际例子. 展开更多

关键词 函数型线性模型 复合分位数回归 短期相依 严平稳 函数型主成分分析

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删失指标随机缺失下部分线性模型的稳健估计及变量选择 被引量：1

15

作者 饶珍敏 王江峰 +1 位作者 陈定凯 王磊 《高校应用数学学报（A辑）》 北大核心 2023年第1期1-17,共17页

在删失指标随机缺失数据下,研究部分线性模型的复合分位数回归估计.基于校准和插值两种方法,根据三步法构建线性参数和非参数函数的CQR估计量.与此同时,利用自适应LASSO惩罚方法,对线性参数进行变量选择.在适当的假设下,证明了估计量的... 在删失指标随机缺失数据下,研究部分线性模型的复合分位数回归估计.基于校准和插值两种方法,根据三步法构建线性参数和非参数函数的CQR估计量.与此同时,利用自适应LASSO惩罚方法,对线性参数进行变量选择.在适当的假设下,证明了估计量的渐近正态性,受惩罚的估计量被证明具有oracle性质.最后通过模拟研究评估参数估计量和非参数函数估计量的性能. 展开更多

关键词 删失指标 随机缺失 复合分位数回归 部分线性回归模型 变量选择 渐近正态性

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指示变量随机缺失下变系数模型的分位数回归

16

作者 宁黎明 何晓霞 王志明 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2019年第3期227-234,共8页

本文研究了删失数据以及删失指示量随机缺失情况下部分线性变系数模型的参数估计问题。对非参数部分采用B样条近似,对缺失的指示变量运用极大似然估计,结合分位数回归,得到了参数估计的渐近正态性质和非参数部分的收敛速度。蒙特卡洛模... 本文研究了删失数据以及删失指示量随机缺失情况下部分线性变系数模型的参数估计问题。对非参数部分采用B样条近似,对缺失的指示变量运用极大似然估计,结合分位数回归,得到了参数估计的渐近正态性质和非参数部分的收敛速度。蒙特卡洛模拟和实例分析表明,所提出的方法可以有效处理此类存在缺失的数据,获得有意义的结果。 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 分位数回归 删失数据 删失指示量 随机缺失 B样条

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缺失数据下基于经验似然的加权复合分位数回归推断

17

作者 袁晓惠 赵雪冬 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1008-1016,共9页

针对协变量随机缺失的线性模型,提出一种基于经验似然的加权复合分位数回归推断方法,并证明了在数据随机缺失机制下该方法的大样本性质.结果表明,该方法计算简单,且对回归参数的估计效率高于逆概率加权法.

关键词 线性模型 随机缺失 经验似然 复合分位数回归 逆概率加权

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基于光滑化方法的分段线性删失分位数回归模型估计

18

作者 王小刚 陈姜猛 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第3期268-276,290,共10页

针对在分段线性删失分位数回归模型中的变点问题,该文通过引入光滑化方法得到了变点位置及模型系数的估计,推导了参数估计的大样本性质.光滑化方法解决了在变点估计方法中常用的格点搜索法存在计算烦琐、解释意义不强的问题,弥补了线性... 针对在分段线性删失分位数回归模型中的变点问题,该文通过引入光滑化方法得到了变点位置及模型系数的估计,推导了参数估计的大样本性质.光滑化方法解决了在变点估计方法中常用的格点搜索法存在计算烦琐、解释意义不强的问题,弥补了线性化技术无法证明渐近性的不足,提高了估计的有效性和稳健性.蒙特卡罗模拟结果验证了在同方差和异方差、固定和随机删失下在不同分位点时的估计效果都具有有效性和稳健性.药物滥用数据的实证分析表明:复发时间间隔与治疗时间存在正向影响,且复发时间在0.498处存在变点(0.5分位数),治疗时间在0.498之前的复发时间间隔比在0.498之后的更长,即大约前一半时间的治疗更加有效. 展开更多

关键词 光滑化方法 分段线性 删失分位数回归模型 变点

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偏线性分位数选择模型的估计与应用

19

作者 周亚虹 萧莘玥 +2 位作者 金泽群 忻恺 姜帅帅 《管理科学学报》 2025年第9期35-51,共17页

本研究在分位数回归框架下探讨了偏线性分位数模型中存在样本选择时的模型识别与估计问题.为解决分位数回归中因样本选择问题引发的选择偏误,研究通过对结果方程和选择方程中不可观测扰动项的联合分布进行建模(如采用Copula函数)实现了... 本研究在分位数回归框架下探讨了偏线性分位数模型中存在样本选择时的模型识别与估计问题.为解决分位数回归中因样本选择问题引发的选择偏误,研究通过对结果方程和选择方程中不可观测扰动项的联合分布进行建模(如采用Copula函数)实现了有效修正.文中给出了模型识别的假设,结合分位数回归广义矩估计方法给出了分位数参数(函数)以及Copula参数的估计步骤,并且给出了估计量的一致性和渐近正态性.统计推断方面,研究采用非参数自助法估计标准误,并构建检验统计量来验证非线性设定的合理性.此外,基于控制函数方法,本研究建立了内生线性分位数选择模型与本研究模型之间的联系.通过蒙特卡洛模拟发现估计量在有限样本情形下表现良好.最后,本研究将估计方程和检验方法应用于分析女性教育回报率的实际问题,展现了本模型的实用价值. 展开更多

关键词 分位数回归 样本选择 偏线性 Copula函数

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