线性结构方程参数估计的一种简单方法

利用极大似然法或者最小二乘法等对线性结构方程进行估计时,会受到一定的限制.针对这一弊端,本文提出利用偏最小二乘法的思想估计线性结构方程,并将它应用于顾客满意度模型中.实证分析表明了该方法的有效性.     

半参数回归模型的一类压缩估计

研究了半参数回归模型的参数估计问题,利用压缩估计方法给出了模型的一类有偏估计,并与最小二乘估计、岭估计、几乎无偏岭估计进行了比较.在均方误差意义下,新的压缩估计明显优于最小二乘估计.最后讨论了有偏参数选取的问题.     

偏最小二乘回归方法的局限性及改进算法

提出了偏最小二乘回归中的一类不适用情况,并从理论上分析,实例上验证,给出了针对这种情况的一种改进算法,从而拓宽了偏最小二乘回归的使用范围.     

基于PLS-SEM的大学生求学满意度研究

在建立大学生求学满意度指数模型的基础上,运用偏最小二乘的结构方程模型对所建立的模型进行了参数求解和检验.实证研究表明:所建立的大学生求学满意度指数模型拟合度较高,并较好地刻画了各变量之间的系数.     

基于灰色关联分析与PLS-LSSVM的航材备件需求预测模型

航材备件是保障航空装备日常训练和作战正常使用的重要影响因素,针对部分航材备件样本数据量少,影响因素多且复杂多变,预测结果与装备系统完好性要求偏差较大等问题.建立基于灰色关联分析(GRA)与偏最小二乘(PLS)及最小二乘向量机(LSSVM)相结合的航材备件预测模型,采集某无人机航材备件数据,通过对统计数据进行灰色关联分析,提取航材备件需求的相关因素作为模型训练样本,确定关键因素,利用偏最小二乘对关键因素特征提取,然后将偏最小二乘特征提取后的数据作为最小二乘向量机输入,进行模型构建及分析.通过实验验证了该方法的可行性与适用性,能够满足无人机航材备件预测的实际需要.     

偏最小二乘logistic回归在鄱阳湖洪涝灾害预测中的应用

偏最小二乘logistic回归模型是一种新型的多元分析方法,它在自变量之间存在强多重共线性、或者当样本量偏小以及样本中有缺失值的情况下,可以较好地解决普通logistic回归模型的计算结果不稳定的问题.本文利用偏最小二乘logistic回归算法,根据鄱阳湖地区1953～1998年观测的水文数据,分析各月连续最大五天降水量和长江各月最大流量对鄱阳湖洪涝灾害的影响,建立了预测洪涝灾害程度的发生概率的判别模型.研究结果表明,偏最小二乘logistic回归模型在相关领域的研究中具有很好的适用性.     

助推偏最小二乘法（BPLS）及其应用

在生物统计以及数据挖掘中,分类预测是最基本的任务之一。本文将探讨一种新的方法-助推偏最小二乘法（BPLS）。它结合了一系列收缩的偏最小二乘模型,每个模型只有一个主成分。这种新方法和传统的偏最小二乘方法不同,它不需要选择一系列的偏最小二乘成分。只需要确定两个参数即可。通过对真实数据的训练,得以证明这种新方法比传统的偏最小二乘法在防止过度拟合方面有更好的表现,同时能够保证精确度。     

分层混合效应模型迭代广义最小二乘估计的大样本性质

在许多领域中,我们常常需要处理具有分层结构的数据.对于这类数据,分层混合效应模型通过对回归系数进一步建模来刻画出同一层内变量之间的相关性.模型中随机部分比较复杂,这使得协方差矩阵的估计方法成为大家关注的问题.Goldstein(1986)提出了迭代广义最小二乘估计,并将它应用于一类特殊的分层模型——方差成分模型中,本文对其进行推广,对更一般的分层混合效应模型给出迭代广义最小二乘的具体表达形式,并运用到经济实例的分析中.     

构成型顾客满意模型的偏最小二乘路径建模及其应用

本文研究了偏最小二乘路径建模在顾客满意模型中的应用,特别是引入了构成型关系的模型。本文首先比较了构成型模型和反映型模型的区别,并详尽阐述了构成型模型的偏最小二乘建模原理,接着构建了电信企业顾客满意度指数模型,并考虑了如何在指数模型中引入构成型外部关系.利用该电信企业的数据,比较分析了构成型模型(顾客期望和质量感知潜变量调整为构成型关系)和反映型模型(所有潜变量均为反映型关系)的实证结果,研究表明在为企业提供改善顾客满意水平的信息上两种模型具有较好的相似性,但是构成型模型能够提供更加稳定的结果,从而验证了顾客满意模型中引入构成型模型的可行性.     

部分线性混合效应模型的有效估计（英文）

本文我们给出部分线性混合效应模型的有效估计方法.首先,我们使用广义最小二乘估计和B样条方法去估计未知量,然后利用惩罚最小二乘方法得到随机效应项的估计.接着我们还考虑了方差分量的估计.和现有的方法相比,我们的方法表现更好.此外,我们还给出了估计量的渐近性质.最后,模拟研究被用来评价我们的估计方法的表现.     

一个有效估计:半参数非时齐扩散模型的局部线性复合分位回归估计

主要研究半参数非时齐扩散模型的参数估计问题.基于非时齐扩散模型的离散观测样本,首先得到漂移参数的局部线性复合分位回归估计,并证明估计量的渐近偏差、渐近方差和渐近正态性.其次,讨论了带宽的选择和局部线性复合分位回归估计关于局部线性最小二乘估计的渐近相对效,所得到的局部估计较局部线性最小二乘估计更为有效.最后,通过模拟说明了局部线性复合分位回归估计比局部线性最小二乘估计的模拟效果更好.     

PLS回归在国际机场服务改进中的应用

为了帮助国际机场在资源有限的情况下,明确服务改进方向从而实现服务质量的改善,本文在现有调查数据的基础上,建立了一个能够明确机场各项服务对“旅客总体满意度”直接影响程度的模型,并给出了运用此模型的诊断思路和方法。鉴于建模目的需要以及对消除多重共线性方法的对比分析,本文选用了偏最小二乘(PLS)回归分析方法。最后对其中一个国际机场进行了诊断,指出了机场服务改进的方向。     

天然气消费量的偏最小二乘支持向量机预测

结合偏最小二乘法和支持向量机的优缺点,提出基于偏最小二乘支持向量机的天然气消费量预测模型。首先,利用偏最小二乘法确定影响天然气消费量的新综合变量,建立以新综合变量为输入,天然气消费量为输出的支持向量机模型,对天然气消费量进行了预测;然后,与多元回归、偏最小二乘回归、普通支持向量机做误差检验比较,验证该方法的可行性与正确性。结果表明,此天然气消费量预测模型具有较高的精确度和应用价值。     

基于均匀设计试验利用偏最小二乘回归对边坡稳定性的分析预测

采用均匀设计试验方案对影响边坡稳定性的因素进行测量,既能节约取样开支,又能得到均匀分散且具有代表性的小样本数据.对该小样本数据结合偏最小二乘回归方法,建立了边坡稳定性系数与各影响因素的非线性回归模型.通过对模型结构、变量投影重要性指标、相对残差值及拟合值的分析发现,基于均匀设计试验利用偏最小二乘回归法可用于对边坡稳定性的分析预测.     

两个多重相关变量组的统计分析(3)(偏最小二乘回归与PLS过程)

本文用PLS过程建立多因变量的偏最小二乘回归模型 ,并用具体例子对最小二乘回归(MLR)、主成分回归 (PCK)和偏最小二乘回归 (PLS)进行比较     

惩罚的偏最小二乘

本文研究了二个推广的惩罚的偏小二乘模型,将惩罚估计的算法作用于偏最小二乘估计上,得到了参数的最终估计.将此模型运用到一个实际数据,在预测方面获得了较好的结果.     

行业服务的顾客满意度效率测算

利用DEA的C2R模型,在以偏最小二乘法为计算方法的顾客满意度模型基础上,实现顾客满意度测算结果的后续应用和以顾客为导向的服务效率合理测算;并以新疆自治区通信行业某运营商为实证,指出这种测算方法不仅反映了各项服务投入的总体运用效果,而且明确了提高相对有效性具体需要解决的服务内容,对考核和提升全行业服务效率提供有力依据.     

混合系数线性模型参数的广义Liu估计

本文研究连续测量数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题.利用压缩估计方法给出了该模型的一类新的有偏估计-广义Liu估计,并在均方误差意义下,证明此类估计分别优于最小二乘估计、Liu估计.最后讨论参数的选取问题.     

NA样本半参数回归模型估计的矩相合性

考虑了误差为NA序列的半参数回归模型,利用非参数估计方法给出了模型参数的最小二乘估计和加权最小二乘估计,并在适当条件下得到了它们的矩相合性.     

生长曲线模型的变量选择

生长曲线模型是一个典型的多元线性模型, 在现代统计学上占有重要地位. 文章首先基于Potthoff-Roy变换后的生长曲线模型, 采用自适应LASSO为惩罚函数给出了参数矩阵的惩罚最小二乘估计, 实现了变量的选择. 其次, 基于局部渐近二次估计, 对生长曲线模型的惩罚最小二乘估计给出了统一的近似估计表达式. 接着, 讨论了经过Potthoff-Roy变换后模型的惩罚最小二乘估计, 证明了自适应LASSO具有Oracle性质. 最后对几种变量选择方法进行了数据模拟. 结果表明自适应LASSO效果比较好. 另外, 综合考虑, Potthoff-Roy变换优于拉直变换.