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

2

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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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

3

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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部分线性空间自回归模型的惩罚最小二乘方法

4

作者 程瑶瑶 李体政 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期294-310,共17页

部分线性空间自回归模型因具有参数空间自回归模型的解释能力和非参数空间自回归模型的灵活性而成为一类备受关注的半参数空间自回归模型。主要研究部分线性空间自回归模型的变量选择问题,基于轮廓拟最大似然方法和一类非凸罚函数,提出... 部分线性空间自回归模型因具有参数空间自回归模型的解释能力和非参数空间自回归模型的灵活性而成为一类备受关注的半参数空间自回归模型。主要研究部分线性空间自回归模型的变量选择问题,基于轮廓拟最大似然方法和一类非凸罚函数,提出了一类惩罚最小二乘方法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回归系数。在适当的正则条件下,推导了回归系数的惩罚估计的收敛速度,并证明了所提出的变量选择方法具有Oracle性质。模拟研究和实际数据分析均表明所提出的变量选择方法具有满意的有限样本性质。 展开更多

关键词 空间相关 部分线性空间自回归模型 轮廓拟最大似然方法 非凸罚函数

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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

5

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

6

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

7

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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变量有误差的变系数部分线性模型的估计 被引量：3

8

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

9

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

10

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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变系数空间自回归模型的Bootstrap检验 被引量：2

11

作者 杜颖 李体政 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期539-552,共14页

变系数空间自回归模型是变系数模型在空间数据分析方面的推广,因其众多的应用背景而得到广泛的重视和研究,确认模型中系数是否真正随变量的变化而变化是应用变系数空间自回归模型需解决的首要问题.本文基于Bootstrap检验方法研究了变系... 变系数空间自回归模型是变系数模型在空间数据分析方面的推广,因其众多的应用背景而得到广泛的重视和研究,确认模型中系数是否真正随变量的变化而变化是应用变系数空间自回归模型需解决的首要问题.本文基于Bootstrap检验方法研究了变系数空间自回归模型中的常系数项的辨别问题,为建立半变系数空间自回归模型提供依据.最后,通过模拟试验验证Bootstrap检验方法在有限样本容量下的有效性.数值模拟分别考察了误差项服从不同分布、空间滞后相关系数变化以及解释变量共线性程度不同时,Bootstrap方法逼近其零分布的准确性以及检验的功效.模拟结果表明本文所提出的Bootstrap方法能精确地逼近检验统计量的零分布且检验具有满意的功效. 展开更多

关键词 变系数空间自回归模型 Bootstrap检验 常系数 空间相关性

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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

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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变系数部分线性模型的拟合优度检验 被引量：3

13

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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时变系数空间自回归面板数据模型的极大似然估计 被引量：10

14

作者 邓明 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2016年第9期96-103,共8页

本文对扰动项存在跨时期的异方差、但不存在序列相关的时变系数空间自回归模型提出了极大似然的估计方法,并证明了该估计量的一致性,同时,证明了该估计量渐进服从正态分布,由此说明该估计量具有优良的大样本性质。同时,我们还对本文所... 本文对扰动项存在跨时期的异方差、但不存在序列相关的时变系数空间自回归模型提出了极大似然的估计方法,并证明了该估计量的一致性,同时,证明了该估计量渐进服从正态分布,由此说明该估计量具有优良的大样本性质。同时,我们还对本文所提出估计量的小样本性质进行了数值模拟。本文研究表明,估计量虽然在N较小时偏差较大,但是随着N的不断增加,估计量偏差减小,体现了比较优良的渐进性质。同时,估计量的偏差会随着时期数的增加而变大,这说明本文所提出的估计方法适用于个体数较多、时期数较少的短面板数据。 展开更多

关键词 时变系数 空间自回归模型 极大似然估计

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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

15

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

16

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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部分线性变系数EV模型估计的渐近正态性 被引量：2

17

作者 冯三营 牛惠芳 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2011年第2期83-87,112,共5页

研究非参数部分带有测量误差(EV)的部分线性变系数模型,综合局部纠偏方法和Profile最小二乘估计方法定义了模型中未知参数和系数函数的估计,并在适当条件下证明了它们的渐近性质,最后通过数值模拟研究了所提估计方法在有限样本下的实际... 研究非参数部分带有测量误差(EV)的部分线性变系数模型,综合局部纠偏方法和Profile最小二乘估计方法定义了模型中未知参数和系数函数的估计,并在适当条件下证明了它们的渐近性质,最后通过数值模拟研究了所提估计方法在有限样本下的实际表现。 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 测量误差 局部纠偏 profile最小二乘 渐近正态性

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空间半参数变系数部分线性分位数回归中的B-样条估计法 被引量：5

18

作者 唐庆国 晋鹏 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2018年第6期9-13,共5页

利用B-样条函数提出了一种一步估计法,用以估计空间半参数变系数部分线性分位数回归中的未知参数和函数,所有未知参数和函数的估计量由一次极小化得到。推导了未知参数估计量的渐近分布,建立了未知系数函数估计量的收敛速度。通过Monte ... 利用B-样条函数提出了一种一步估计法,用以估计空间半参数变系数部分线性分位数回归中的未知参数和函数,所有未知参数和函数的估计量由一次极小化得到。推导了未知参数估计量的渐近分布,建立了未知系数函数估计量的收敛速度。通过Monte Carlo模拟研究了估计量的有限样本性质。 展开更多

关键词 空间数据 变系数部分线性模型 分位数 B-样条估计

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基于半参数变系数部分线性模型的小麦抗倒伏性分析 被引量：1

19

作者 刘锋 王利兵 徐振枢 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2013年第4期121-126,共6页

应用统计的方法在小麦的抗倒伏指数与自身的各指标间建立了一个半参数变系数部分线性模型,对小麦的倒伏情况进行预测。结果表明:该方法可有效预测小麦的抗倒伏性,对提高小麦的产量有一定帮助。

关键词 抗倒伏性 机械强度 半参数变系数部分线性模型

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带有约束的部分线性变系数EV模型的偏差纠正统计推断 被引量：1

20

作者 樊明智 胡玉萍 《应用数学》 CSCD 北大核心 2015年第4期715-722,共8页

本文研究参数和非参数部分均带有测量误差(EV)的部分线性变系数模型的约束统计推断,综合profile最小二乘估计方法和局部纠偏方法给出模型中未知参数和系数函数的两种约束估计,并在适当条件下证明它们的渐近性质.最后通过数值模拟研究所... 本文研究参数和非参数部分均带有测量误差(EV)的部分线性变系数模型的约束统计推断,综合profile最小二乘估计方法和局部纠偏方法给出模型中未知参数和系数函数的两种约束估计,并在适当条件下证明它们的渐近性质.最后通过数值模拟研究所提估计方法在有限样本下的实际表现. 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 测量误差 约束估计 profile最小二乘 渐近正态性

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