低空经济现代化水平的统计测度与时空特征 被引量：16

1

作者 刘松林 张虹 +1 位作者 杨青龙 王菲 《统计与决策》 北大核心 2025年第5期109-115,共7页

中国式现代化的推进需要发展新质生产力,低空经济正是承载这一战略目标的重要领域。对低空经济现代化水平进行测度,研究其时空特征,不仅是推动低空经济可持续发展的重要内容,而且是实现区域经济协调发展和产业转型升级的必要手段。文章... 中国式现代化的推进需要发展新质生产力,低空经济正是承载这一战略目标的重要领域。对低空经济现代化水平进行测度,研究其时空特征,不仅是推动低空经济可持续发展的重要内容,而且是实现区域经济协调发展和产业转型升级的必要手段。文章基于2010—2022年中国31个省份的面板数据,从技术创新、基础设施、产业规模、市场需求和经济环境5个维度构建了低空经济现代化水平评价指标体系,采用熵权法对其进行统计测度,并运用Dagum基尼系数、核密度估计和莫兰指数分析低空经济现代化水平的区域差异和时空特征。结果表明:中国低空经济现代化水平稳步提升,东、中、西部地区呈现由高到低的分布格局。区域间差异和区域内差异均呈扩大趋势,其中,区域间差异是总体差异的主要来源。东部地区的区域内差异最大,表现出明显的极化现象。此外,低空经济现代化水平在空间上存在正相关性,形成了安徽(高跨度)、苏浙沪(高聚集)、广东(高水平)等具有代表性的地区。 展开更多

关键词 低空经济 指标体系 综合评价 时空演变

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大规模非概率样本数据的分布式推断方法研究

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作者 刘展 潘莹丽 《统计与决策》 北大核心 2025年第7期53-58,共6页

随着大数据与网络的发展,非概率样本数据规模不断增大,以往单台机器上的推断方法已不再适用,如何在多台机器上对大规模非概率样本数据进行分布式统计推断成为一个热点问题。文章针对大规模非概率样本数据,提出基于One-shot的分布式倾向... 随着大数据与网络的发展,非概率样本数据规模不断增大,以往单台机器上的推断方法已不再适用,如何在多台机器上对大规模非概率样本数据进行分布式统计推断成为一个热点问题。文章针对大规模非概率样本数据,提出基于One-shot的分布式倾向得分推断方法。首先,将非概率样本数据与参考样本数据划分到不同的Worker机器上,建立Logistic倾向得分模型,基于每台Worker机器的数据计算得到模型参数估计;其次,将其传到Master机器上,采用加权平均得到最终的倾向得分模型参数估计;最后,基于Worker机器上的非概率样本数据与估计的倾向得分得到总体估计。模拟分析和实证研究结果均表明,所提方法的估计在相对偏差、方差、均方误差方面均比分布式简单估计小,与全局估计接近,估计效果良好。 展开更多

关键词 大规模 非概率样本 分布式 One-shot 倾向得分

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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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定时区间删失下指数分布的参数估计 被引量：5

4

作者 侯兰宝 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第5期20-24,共5页

文章在定时区间删失样本下,利用极大似然估计法和EM算法得到了未知参数的迭代公式,推导出极大似然估计的近似方差和渐近分布。在给定的置信水平下构造出近似置信区间。根据参数的极大似然估计值模拟出全样本,进而计算出参数的贝叶斯估计... 文章在定时区间删失样本下,利用极大似然估计法和EM算法得到了未知参数的迭代公式,推导出极大似然估计的近似方差和渐近分布。在给定的置信水平下构造出近似置信区间。根据参数的极大似然估计值模拟出全样本,进而计算出参数的贝叶斯估计,并给出了确定超参数的方法。最后利用Monte Carlo方法模拟出参数估计的均方误差,根据数值例子得到了参数的点估计和区间估计,结果显示区间长度随样本量的增加而减小。 展开更多

关键词 指数分布 定时区间删失样本 极大似然估计 EM算法 近似置信区间

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基于校准的伪权数构造与混合样本推断 被引量：2

5

作者 侯兰宝 邓严林 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第12期5-9,共5页

无论是大数据时代下的抽样,还是目前流行的网络调查,产生的样本大多为非概率样本,而非概率样本入样概率未知,无法根据传统的抽样推断理论来估计总体,成为大数据背景下网络调查中需要解决的一个问题。针对该问题,文章提出将非概率样本与... 无论是大数据时代下的抽样,还是目前流行的网络调查,产生的样本大多为非概率样本,而非概率样本入样概率未知,无法根据传统的抽样推断理论来估计总体,成为大数据背景下网络调查中需要解决的一个问题。针对该问题,文章提出将非概率样本与概率样本结合为一个混合样本,从同时构造权数与分别构造权数两条思路出发,利用校准对非概率样本构造伪权数,并利用混合样本数据推断总体。模拟与实证研究结果表明:基于校准的伪权数构造与混合样本推断方法效果较好,且基于校准同时构造权数的总体估计方法优于基于校准分别构造权数的总体估计方法。 展开更多

关键词 校准 伪权数 非概率样本 混合样本

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有限环上的齐次重量与Mbius函数 被引量：2

6

作者 樊恽 刘宏伟 《数学年刊（A辑）》 CSCD 北大核心 2010年第3期355-364,共10页

讨论了有限环上齐次重量、M(o|¨)bius函数和欧拉phi-函数等函数之间的关系.在有限主理想环上给出了这些函数的易于计算的刻画,对于整数剩余类环把它们还原成了经典的数论M(o|¨)bius函数和数论欧拉phi-函数.

关键词 有限环 有限主理想环 齐次重量 M(o|)bius函数 欧拉phi-函数

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基于STAR模型的我国出口波动非线性研究

7

作者 危黎黎 张虎 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第16期118-121,共4页

文章采用非线性STAR模型对1991年1季度至2014年3季度我国出口同比增长率数据进行实证分析,研究结果为:(1)我国出口以9.12%的均衡增长率实现在"波动中增长"与"波动中缩减",此均衡水平与我国首次制定的《对外贸易发展... 文章采用非线性STAR模型对1991年1季度至2014年3季度我国出口同比增长率数据进行实证分析,研究结果为:(1)我国出口以9.12%的均衡增长率实现在"波动中增长"与"波动中缩减",此均衡水平与我国首次制定的《对外贸易发展"十二五"规划》10%左右的增长目标相吻合。(2)我国出口波动具有非对称性,且较多年份的出口额增长率位于高转换区域;区域之间转换速度较快,国内外冲击容易导致我国出口增长发生非线性转换,这与我国出口周期特征是一致的。 展开更多

关键词 出口波动 均衡增长 非线性 非对称

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高维尾期望回归模型分布式估计方法的改进

8

作者 朱霞 潘莹丽 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2023年第18期33-38,共6页

文章针对高维尾期望回归模型的估计问题提出了一种在交互有效的替代损失(CSL)方法基础上进行优化函数改进的分布式估计方法,具体的改进步骤为:通过构建正则化的梯度增强型损失(GEL)函数,使所有Worker机器都能并行地优化各自对应的正则化... 文章针对高维尾期望回归模型的估计问题提出了一种在交互有效的替代损失(CSL)方法基础上进行优化函数改进的分布式估计方法,具体的改进步骤为:通过构建正则化的梯度增强型损失(GEL)函数,使所有Worker机器都能并行地优化各自对应的正则化GEL函数,并通过Master机器对计算结果进行更新。数值模拟和实证分析验证了该改进方法的估计误差收敛于基于所有数据的Centralize方法的估计误差,且相对于CSL方法,该方法具有较快的收敛速度。 展开更多

关键词 尾期望 分布式改进估计 正则化 GEL函数

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Cox模型中基于Model-X Knockoffs的高维控制变量选择方法

9

作者 黄河 潘莹丽 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2023年第5期16-21,共6页

在生物医学、临床试验和流行病学等领域的研究中,由于获得生存数据的试验设计、观测时间的局限,以及观测对象在进入或退出试验时的个体差异等方面的原因,与所关注事件的发生时间相关的数据经常存在右删失。基于右删失生存数据解析协变... 在生物医学、临床试验和流行病学等领域的研究中,由于获得生存数据的试验设计、观测时间的局限,以及观测对象在进入或退出试验时的个体差异等方面的原因,与所关注事件的发生时间相关的数据经常存在右删失。基于右删失生存数据解析协变量和生存时间的关系时,应用最为广泛的统计模型是Cox模型。随着科学技术的进步,数据收集变得越来越容易,导致数据库规模越来越大、复杂性越来越高,数据的维度通常可以达到成百上千维,甚至更高。文章提出一种Cox模型中基于Model-X Knockoffs的高维控制变量选择方法。首先基于Knockoffs框架建立一个Knockoffs变量,并基于原始协变量和其相应的Knockoffs变量构造一个正则化的目标函数,然后通过求解目标函数的最优解构造一个统计量和基于数据的阈值,最后进行变量选择。模拟分析和实证研究结果表明:所提方法可以在变量选择的同时提供可靠的FDR控制,优于传统的LASSO方法。 展开更多

关键词 COX模型 Model-X Knockoffs FDR控制 变量选择

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大数据背景下企业电力用户负荷特性分析 被引量：9

10

作者 孙源 臧婷婷 姜峰 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第8期186-188,共3页

电力系统必须维持发电设备生产的电能与各类用户所需要的电能相平衡,如果这种平衡状态被打破,就会出现电能过剩或者不足的现象,因此研究不同电力用户的负荷特性是十分必要的,特别是在如今大数据时代背景下更是如此。文章选取冀北五地市... 电力系统必须维持发电设备生产的电能与各类用户所需要的电能相平衡,如果这种平衡状态被打破,就会出现电能过剩或者不足的现象,因此研究不同电力用户的负荷特性是十分必要的,特别是在如今大数据时代背景下更是如此。文章选取冀北五地市黑色金属冶炼及压延工艺、黑色金属矿采、非金属矿物和金属制品四个重点行业的电力大客户的每天96个点的日负荷数据,对他们的用电负荷特性进行聚类分析,通过负荷特性深入了解其用电行为。 展开更多

关键词 负荷特性 大数据 缺失值 线性插值 K-MEANS聚类

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经济政策不确定性对宏观经济影响的实证分析 被引量：8

11

作者 刘松林 王晓娟 王辉 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第6期115-117,共3页

经济政策的制定、变动势必影响投资者与消费者的预期。文章采用FAVAR模型实证分析了经济政策的不确定性对中国宏观经济的影响,宏观经济信息集涵盖了投资、消费、出口等在内的共69个经济变量自2010年以来的93个月度数据。结果显示,政策... 经济政策的制定、变动势必影响投资者与消费者的预期。文章采用FAVAR模型实证分析了经济政策的不确定性对中国宏观经济的影响,宏观经济信息集涵盖了投资、消费、出口等在内的共69个经济变量自2010年以来的93个月度数据。结果显示,政策不确定性对宏观经济存在反向作用关系,其中对投资和消费的冲击最大。 展开更多

关键词 经济政策不确定性 宏观经济 FAVAR模型

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经济新常态下商业银行风险预警指标体系构建 被引量：14

12

作者 刘松林 王晓娟 王赛 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第23期160-163,共4页

经济新常态的时代背景下,商业银行风险管理再次成为人们关注的焦点。适宜的风险预警指标体系是商业银行风险管理工作的关键,而早期的风险预警指标体系已然不适用我国的实际情况。文章综合考虑了宏观经济、银行系统还有行业冲击层面的影... 经济新常态的时代背景下,商业银行风险管理再次成为人们关注的焦点。适宜的风险预警指标体系是商业银行风险管理工作的关键,而早期的风险预警指标体系已然不适用我国的实际情况。文章综合考虑了宏观经济、银行系统还有行业冲击层面的影响,构建了一个商业银行全面风险预警指标体系,进而引用拉开档次法和相对熵组合赋权确定商业银行预警指标的权重,最后以我国16家上市商业银行为例进行分析,结果表明构建的风险预警指标体系是有效的。 展开更多

关键词 商业银行 风险预警指标体系 拉开档次法 相对熵组合赋权

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基于SCAD惩罚回归的异常值检测方法 被引量：9

13

作者 潘莹丽 刘展 宋广雨 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2022年第4期38-42,共5页

异常值检测方法研究是当今数据分析领域的一个热门问题。传统的基于模型的异常值检测方法,往往是先对模型中的参数进行估计,再检测异常值,但是异常值的存在会影响参数估计值,从而使得异常值检测结果不可靠。文章基于线性回归模型,引入... 异常值检测方法研究是当今数据分析领域的一个热门问题。传统的基于模型的异常值检测方法,往往是先对模型中的参数进行估计,再检测异常值,但是异常值的存在会影响参数估计值,从而使得异常值检测结果不可靠。文章基于线性回归模型,引入异常值识别变量,提出线性均值漂移模型。在进行低维数据异常值检测时,对漂移项施加SCAD惩罚,利用坐标下降算法同时进行参数估计和异常值检测;在进行高维数据异常值检测时,对模型参数和异常值识别变量分别施加SCAD惩罚,利用坐标下降算法同时进行参数估计、变量选择和异常值检测。基于线性均值漂移模型,采用SCAD惩罚回归的思想设计坐标下降算法,消除了低维和高维数据中异常值的存在对参数估计带来的不利影响。 展开更多

关键词 异常值检测 线性均值漂移模型 SCAD惩罚 坐标下降算法

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基于倾向得分多层模型的非概率抽样统计推断 被引量：7

14

作者 刘展 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第23期11-15,共5页

文章针对具有嵌套结构数据的网络候选者数据库,提出基于倾向得分多层模型的非概率抽样推断方法:根据网络候选者数据库的调查样本和参考样本,构建多层回归模型对倾向得分进行估计,并将倾向得分估计的逆作为网络候选者数据库调查样本的调... 文章针对具有嵌套结构数据的网络候选者数据库,提出基于倾向得分多层模型的非概率抽样推断方法:根据网络候选者数据库的调查样本和参考样本,构建多层回归模型对倾向得分进行估计,并将倾向得分估计的逆作为网络候选者数据库调查样本的调整权数来估计总体。结果显示,基于倾向得分多层回归模型的总体估计效果较好,比基于倾向得分Logistic模型的总体估计的偏差更小,效率更高。 展开更多

关键词 倾向得分 多层模型 网络候选者数据库 非概率抽样

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基于倾向得分的伪权数构造与混合样本推断 被引量：6

15

作者 刘展 潘莹丽 +1 位作者 涂朝凤 张梦 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第2期20-24,共5页

随着网络调查与大数据的发展,非概率样本受到越来越多的关注和重视,然而非概率样本存在入样概率和权数未知的问题,为了充分利用信息,如何将非概率样本和概率样本结合,利用混合样本推断总体成为一个热点问题。基于此,文章提出将概率样本... 随着网络调查与大数据的发展,非概率样本受到越来越多的关注和重视,然而非概率样本存在入样概率和权数未知的问题,为了充分利用信息,如何将非概率样本和概率样本结合,利用混合样本推断总体成为一个热点问题。基于此,文章提出将概率样本与非概率样本混合,从同时计算权数和分别计算权数两条思路出发,结合倾向得分来构造非概率样本的伪权数,并利用混合样本来推断总体。模拟与实证研究表明:提出的两种混合样本推断方法所得的总体均值估计的绝对偏差、方差与均方误差都比仅基于概率样本的总体均值估计小,并且相对于分别计算权数估计总体均值的方法,同时计算权数估计总体均值的方法效果更好。 展开更多

关键词 倾向得分匹配法 伪权数 混合样本 概率样本 非概率样本

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基于缺失数据的Logistic模型的分布式优化方法 被引量：4

16

作者 潘莹丽 刘展 蔡雯 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第22期23-26,共4页

随着互联网、物联网和云计算的高速发展,数据呈现"爆炸式"增长趋势,然而,各类信息的大量流通使我们无法获得完整的数据。如何快速、高效地处理缺失数据是我们面临的一大挑战。在大数据背景下,文章将数据分别存储在不同的子机... 随着互联网、物联网和云计算的高速发展,数据呈现"爆炸式"增长趋势,然而,各类信息的大量流通使我们无法获得完整的数据。如何快速、高效地处理缺失数据是我们面临的一大挑战。在大数据背景下,文章将数据分别存储在不同的子机器中,结合分布式优化方法,对协变量随机缺失的指示变量建立Logistic模型,并基于该模型提出一个替代似然函数来进行参数估计。模拟和实证研究结果表明,所提出的基于替代似然函数的分布式优化方法优于基于平均思想的OneShot方法。 展开更多

关键词 大数据 随机缺失 LOGISTIC模型 替代似然函数 分布式优化

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非概率样本模型辅助校准估计方法 被引量：2

17

作者 潘莹丽 刘展 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第22期5-10,共6页

大数据时代,如何高效地从高维数据中挖掘有效信息并进行统计推断逐渐成为人们关注的热点问题。文章基于高维数据研究如何充分利用已知辅助信息对非概率样本进行校准,主要包括两个方面的内容:一是在总体规模已知的情况下,对非概率样本进... 大数据时代,如何高效地从高维数据中挖掘有效信息并进行统计推断逐渐成为人们关注的热点问题。文章基于高维数据研究如何充分利用已知辅助信息对非概率样本进行校准,主要包括两个方面的内容:一是在总体规模已知的情况下,对非概率样本进行模型辅助SCAD校准和模型辅助ALASSO校准,依次求出校准权重并对总体均值进行统计推断。二是在总体规模未知的情况下,对非概率样本进行估计控制模型辅助SCAD校准和估计控制模型辅助ALASSO校准,依次求出校准权重并对总体均值进行统计推断。 展开更多

关键词 非概率样本 模型辅助校准 估计控制模型辅助校准 SCAD ALASSO

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带有缺失协变量的分位数回归模型的参数估计 被引量：2

18

作者 潘莹丽 刘展 宋广雨 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第11期21-25,共5页

数据挖掘的常用方法是回归分析,传统的回归分析仅可由自变量估计因变量的条件期望,分位数回归可由自变量估计因变量的条件分位数。在实际应用中,常会因为某些原因导致数据缺失,这些数据不可盲目删除或丢弃,否则会造成有偏的估计。在分... 数据挖掘的常用方法是回归分析,传统的回归分析仅可由自变量估计因变量的条件期望,分位数回归可由自变量估计因变量的条件分位数。在实际应用中,常会因为某些原因导致数据缺失,这些数据不可盲目删除或丢弃,否则会造成有偏的估计。在分位数回归模型下,文章以缺失数据为研究对象,主要解决两个方面的问题:一是利用逆概率加权的方法设计权重,通过构造加权的估计函数调整协变量随机缺失对参数估计造成的影响;二是设计Proximal-ADMM算法对模型参数进行估计。模拟与实证研究表明:采用Proximal-ADMM算法对带有缺失数据的分位数回归模型进行参数优化,所得估计量是无偏的。 展开更多

关键词 分位数回归 随机缺失 逆概率加权

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黎曼流形上具有Neumann边界条件的Monge-Ampère型方程

19

作者 郭希 魏念念 +1 位作者 向妮 潘岑 《数学年刊（A辑）》 CSCD 北大核心 2020年第3期283-298,共16页

文章研究了黎曼流形上具有N eumann边界条件的Monge-Ampère型方程的全局正则性,并将其在欧几里得空间中的主要结论推广到了曲面空间.

关键词 二阶导数估计 Monge-Ampère型方程 NEUMANN问题 黎曼流形

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基于用户关系网络表征学习的服务推荐方法

20

作者 杨宇凌 王澳蓉 +2 位作者 吴浩 董琳 何鹏 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期51-62,共12页

网络嵌入学习是深度学习的一个热门分支,它将网络节点映射到一个拓展的低维向量空间。针对用户共用标签网络和社交网络,利用表征学习方法得到用户标签标注关系和社交关系的向量表征,并提出一种新的服务推荐方法。该方法利用用户的向量... 网络嵌入学习是深度学习的一个热门分支,它将网络节点映射到一个拓展的低维向量空间。针对用户共用标签网络和社交网络,利用表征学习方法得到用户标签标注关系和社交关系的向量表征,并提出一种新的服务推荐方法。该方法利用用户的向量表征得到相似用户集,由最终得到的用户特征信息返回Top-k个相似用户,并根据相似用户的偏好情况向目标用户推荐合适的服务。为验证方法的可行性,在公开数据集Delicious和Last.FM上进行了实验,结果表明:相比4种基准方法,文中方法准确率可提升13%,召回率提升18.6%,F-measure值可提升13.1%;在学习用户表征向量时,用户之间共用标签关系与社交关系同样重要;推荐过程中,为目标用户返回的相似用户值在[25,30]区间更为适宜。 展开更多

关键词 表征学习 网络嵌入 标签共用网络 服务推荐

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