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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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

删失部分线性可加模型的复合分位数回归及应用: 2; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

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: 3; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

多指标可加模型及在医疗费用预测中的应用: 4; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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; 机构兰州理工大学理学院; 出处《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第6期157-161,共5页; 基金国家自然科学基金(61663024).; 文摘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.; 关键词部分线性可加模型自适应LASSO 众数回归变量选择; Keywords partially linear additive model adaptive LASSO modal regression variable selection; 分类号 O212 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名删失部分线性可加模型的复合分位数回归及应用: 2; 作者杨晓蓉李路武皓月许文婷; 机构浙江工商大学统计与数学学院浙江工商大学统计数据工程技术与应用协同创新中心; 出处《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2023年第4期604-622,共19页; 基金浙江省自然科学基金项目(批准号:LY22A010006) 国家社会科学基金项目(批准号:17BTJ027) +2 种基金浙江省属高校基本业务费专项基金资助; 文摘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.; 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; Keywords censored data partially linear additive model composite quantile regression data augmentation; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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: 3; 作者李坤明方丽婷; 机构厦门大学经济学院; 出处《金融经济学研究》 CSSCI 北大核心 2013年第1期84-93,128,共11页; 基金国家社科基金项目(10CTJ002) 中央高校基本科研业务经费项目(ZK1021); 文摘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。; 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; Keywords industry index rate of return Fama -French three factors model semi-parametric partial linear additive model; 分类号 F830.91 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多指标可加模型及在医疗费用预测中的应用: 4; 作者潘青赵晓兵; 机构浙江财经大学数据科学学院; 出处《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2022年第1期43-52,共10页; 基金国家自然科学基金项目(批准号:11271317) 浙江省自然科学基金项目(批准号:LY16A010007) 浙江省一流学科A类(浙江财经大学统计学)(项目编号:Z0111120010/010)资助.; 文摘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.; 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; Keywords partial linear multi-indicator additive model longitudinal medical costs partial sufficient dimension reduction minimum average variance estimation; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	部分线性可加模型的众数回归与变量选择	夏亚峰屈亚蓉	《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心	2019	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	删失部分线性可加模型的复合分位数回归及应用	杨晓蓉李路武皓月许文婷	《应用概率统计》 CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	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	李坤明方丽婷	《金融经济学研究》 CSSCI 北大核心	2013	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	多指标可加模型及在医疗费用预测中的应用	潘青赵晓兵	《应用概率统计》 CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料