Logistic模型中参数的估计

本文得到Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型中参数ａｉ、ｂｉ 的一种便于使用的估计公式,在样本容量较小及精度要求不高时用作试题参数的估计是合适的,也可作为联合极大似然估计中的初始值     

Logistic模型中参数的MCP估计

由于高维数据的稀疏性,导致高维空间中的数据处理方法与低维空间中存在显著差异,合理的变量选择方法是解决高维数据问题的一个前提.从理论方面探讨Logistic模型中参数的MCP方法的Oracle性质,证明了MCP估计具有良好的理论性质.在搜索引擎广告转化率预测模型中,对比了几种不同变量选择方法的预测效果.结果表明MCP方法在处理高维稀疏数据时,准确率最高.通过方法筛选出若干显著影响广告转化率的特征变量,为广告主制定广告策略提供相应的理论依据.     

Logistic和Lotka-Volterra模型参数的灰色估计方法研究

根据灰色系统建模原理,对Logistic模型中的参数进行了估计,将此方法应用于Gause(1934)草履虫实验数据的拟合,并与已有拟合结果对比,说明此方法是有效的.然后将其推广至两种群的Lotka—Volterra模型参数的确定,来研究山西省人口—经济系统的发展演化状况,得出了满意的结果.     

一种估计Clayton模型中关联参数的方法

在右删失情形下,基于二元风险函数的核估计,我们对Clayton模型中的关联参数给出了一种新的估计方法.新的估计量具有相合性和渐近分布,随机模拟也显示这种估计方法是非常有效的.     

一种Logistic模型参数估计的新方法及应用

介绍了logistic曲线参数估计的一种新方法,它是利用三次样条插值函数求导代替logistic曲线在这一点的导数值,进而利用最小二乘法得出参数的估计值,通过实例分析表明本文提出的方法比一般的三点法估计的参数值k再用线性化方法估计的参数值b,c,拟合精度更高.     

Logistic回归模型的一种改进弹性网估计

为提升Logistic回归模型在分类问题上的应用表现,本文将自适应Lasso和自适应Ridge结合,建立双重自适应弹性网.双重自适应弹性网同时具有oracle性质和自适应分组效应,这确保了它在一定的假设前提下,能有效估计参数和准确选取重要变量,进而使所建立的Logistic回归模型变得简而精.模拟和实例分析表明,双重自适应弹性网适用于具有自适应分组效应的中度或高度相关情形,其提升Logistic回归的表现等同于或高于弹性网及其部分改进法.     

Logistic模型参数估计及预测实例

本文提出了对Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型中的参数进行迭代估计的新算法，通过比较分析，说明了本文算法的有效性。     

线性混合模型参数的一种新估计

线性混合模型的未知参数分两类, 一类是固定效应, 一类是方差分量. 提出了固定效应和方差分量的一种新估计, 称为谱分解估计, 并证明了新估计的一些重要统计性质. 新估计的突出特点是, 固定效应的估计是具有良好统计性质的线性估计. 新方法被应用于经济、金融和 机械测量方面的两个重要模型, 所得到的估计都具有很好的统计和实用意义.     

一种半参数ROC曲面估计方法

ROC曲面是诊断医学统计学里评估有多类诊断结果的诊断测试方法准确性的一个重要工具,也是近年来的一个研究热点.本文提出一种半参数的ROC曲面估计方法.该方法可以借助于许多统计软件里的逻辑斯蒂回归程序进行计算,所以它的实施较为方便.相关统计模拟显示,本文提出的方法与传统的非参数方法相比,有效性得到了显著提高.而与参数方法相比,当参数模型假设是正确时仍比参数方法有略高的有效性;而当参数模型假设不正确时,本文提出的半参数方法明显优于参数方法.     

回归模型参数的距离估计方法

本从二次可积函数类出发,设计了函数或向量函数的距离,导出了可 微函数方程或方程组的d解,利用d解给出可微函数方程或方程组的回归模型参数的距离估计式。     

回归分析中参数估计的一种新方法

本文根据矩阵的广义逆理论,建立了回归分析中进行参数估计的一种新方法,该方法更简单更精确。     

生产函数中参数估计方法的改进

在原有生产函数参数估计方法的基础上,提出一种新的估计方法。计算实例表明:该估计方法具有最小的残差平方和,是一种比较理想的估计方法     

Logistic曲线参数估计及应用(英文)

研究产生Logistic曲线的Logistic微分方程,给定显著性水平α,利用微分与差分基本原理,在置信度1-α下借助多元回归估计Logistic曲线参数.最后应用Logistic曲线研究中国1990-2007的人口数,预测得到中国2008年的人口数约为13.24亿.     

一类改进的Logistic模型参数估计方法及其应用

根据实测数据估计Logistic模型参数时,对已有的数据不满足直接利用三点法、四点法应用条件的问题,提出一类改进的三点法、四点法,即迭代逼近算法.以底部耗氧型结冰湖的溶解氧浓度分布为例,建立冰盖下溶解氧浓度垂直分布的Logistic模型,采用迭代逼近算法估计该模型的参数值.结果表明:改进的三点法、四点法的判定系数都较高,均可用于Logistic模型的参数估计,但改进的四点法整体优于改进的三点法.算法进一步完善了Logistic模型的参数估计方法.     

Logistic回归模型在医学上的一个应用

利用广义线性回归理论中的Logistic模型,研究450例孕产期统计数据中糖尿病的发生与其它7个因素的相关关系.说明自由统计软件R在生物、医学数据的统计分析上,有重要的意义.     

Estimating Parameters of a Microsimulation Model for Breast Cancer Screening Using the Score Function Method

In developing decision-making models for the evaluation of medical procedures, the model parameters can be estimated by fitting the model to data observed in (randomized) trials. For complex models that are implemented by discrete event simulation (microsimulation) of individual life histories, the Score Function (SF) method can potentially be an appropriate approach for such estimation exercises. We test this approach for a microsimulation model for breast cancer screening that is fitted to data from the HIP randomized trial for early detection of breast cancer. Comparison of the parameter values estimated using the SF method and the analytical solution shows that method performs well on this simple model. The precision of the estimated parameter values depends (as expected) on the size of the sample of simulated life histories, and on the number of parameters estimated. Using analytical representations for parts of the microsimulation model can increase the precision of the estimated parameter values. Compared to the Nelder and Mead Simplex method which is often used in stochastic simulation because of its ease of implementation, the SF method is clearly more efficient (ratio computer time: precision of estimates). The additional analytical investment needed to implement the SF method in an (existing) simulation model may well be worth the effort.     

A Heat Balance Integral Method for Estimating Practical Solidification Parameters

A heat balance integral technique based on an enthalpy formulationof a metallurgical solidification problem is presented. Unlikethe majority of previous heat balance integral methods the newtechnique can analyse situations in which the phase change takesplace over a temperature range. This means that solidificationparameters of practical significance may be efficiently estimated.An application of the new technique is made to a problem ofbinary alloy solidification. The results obtained are comparedwith existing numerical models.     

二个四参数增长曲线模型参数初始值的确定方法与模型应用

对非线性回归模型进行非线性最小二乘估计一般需要确定参数初始值.在非线性回归模型中,General Logistic模型和Von Bertalanffy模型是二个含有四参数的增长曲线模型,对数据的拟合有较强的适应性,应用较为广泛.本文给出这两个模型参数初始值的确定方法,并应用于实际拟合,得到很好的效果.