基于样本协方差矩阵的多维随机数生成方法

对于概率模型未知的多维数据样本容量扩充问题,根据主成分分析原理以及多维正态分布的性质,讨论并给出了与已知多维样本数据有相同协方差结构的模拟数据生成算法,并在此基础上给出了变量的离散化处理方法。实现了在小样本数据基础上不改变变量间协方差结构的样本容量扩充,为小样本条件下的数学建模、检验和分析提供样本数据支撑。     

面板数据交互固定效应模型的协方差矩阵检验

本文研究了面板数据交互固定效应模型中协方差矩阵的检验问题.首先依据模型协方差矩阵迹的估计构造检验统计量,检验协方差矩阵是否为单位矩阵,或是单位矩阵的常数倍.然后在一定正则条件下,证明了检验统计量的渐近性质,并说明所提出的检验方法不依赖于误差分布.最后,通过模拟研究对本文的检验方法进行评价,说明所提检验方法在高维面板数据下仍然有效.     

多种分布下选择后变量显著性分析及其在CEPS数据中的应用

在使用变量选择方法选出模型后,如何评价模型中变量系数的显著性是统计学重点关注的前沿问题之一.文章从适应性Lasso变量选择方法的选择结果出发,在考虑实践中误差分布多样性的前提下,基于选择事件构造了模型保留变量系数的条件检验统计量,并给出了该统计量的一致收敛性质的证明过程.模拟研究显示,在多种误差分布下所提方法均可进一步优化变量选择结果,有较强的实用价值.应用此方法对CEPS学生数据进行了实证分析,最终选取了学生认知能力等10个变量作为影响中学生成绩的主要因素,为相关研究提供了有益的参考.     

基于面板模型的商品房价格影响因素的实证研究

选取了我国30个省市2006~2015年的面板数据,应用面板数据计量模型回归的方法,基于R语言对影响商品房价格的因素进行实证研究.首先,经过Hausman检验与F检验确定面板数据的模型为混合估计模型;模型可以通过十折交叉验证法、残差正太性的检验、Q-Q图检验、变量间共线性的检验;最后经过逐步回归分析,结果表明土地价格、商品房销售面积、居民可支配收入、人均国内总产值财政收入占地区生产总值比重、汇率这6个指标对商品房价格都有显著性的影响.其中,土地价格和居民可支配收入对商品房价格的影响最为突出.     

多元广义泊松分布的参数估计与诊断

广义泊松分布是普通泊松分布的自然推广,克服均值与方差相等的局限性.在计数数据中,常常会有多变量的情形,比如保险保单定价.因此文章考虑多元广义泊松分布的参数估计和假设检验问题,针对共协方差多元广义泊松模型提出两种参数估计的方法,矩估计方法和极大似然估计方法,并比较两种方法的优劣性.文章就多元广义泊松分布的假设检验问题,主要探讨了其退化检验及独立性检验,由于参数及变量较多,运用似然比检验方法构造服从卡方分布的检验统计量.最后,运用多元广义泊松理论分析不同地区森林发生火灾的次数,首先用文中提到的检验方法诊断数据是否可以用多元广义泊松分布,其次进行参数估计及实际问题的分析解释.     

成分数据路径分析模型

路径分析是一种探索和验证系统内部各个因素之间因果关系的多元统计方法.本文针对现实中大量存在的成分数据变量,提出成分数据路径分析模型,给出模型的方程表达形式和图形表达形式.在成分数据多元线性回归的基础上,提出模型的参数估计方法,并利用Bootstrap分析技术,给出路径系数显著性检验办法.在某公司官方网站的用户满意度与推荐意愿影响因素应用研究中,成分数据路径分析建模结果表明,满意度主要受到易用性的影响,而推荐意愿主要受到有用性的影响.这一结论为网站原型设计与营销推广提供了新的启示.     

中国城市化发展、能源消费与碳排放的实证研究

选取了1995年至2007年我国29个省市面板数据,建立以城市化水平为被解释变量,能源消费和碳排放作为解释变量的模型,通过协方差分析检验和Haus man检验的分析结果,确定研究模型的形式为固定影响变截距模型,最后,通过对拟合模型的结果分析,实证结果表明:高能耗、高排放、粗放式经济发展方式不利于城市化水平的提高;同时,各省市的城市化发展水平也存在差异.因此,各省市应在城市化工业化进程中推进产业结构和能源消费结构调整使其朝着更有利于节能环保的方向演进,节能减排政策的调整重点应该放在能源强度和能源消费碳强度上.     

高维数据空间的协方差矩阵迹的比率相合性

在处理高维数据的检验和分类等问题时,涉及到协方差矩阵的估计.而在高维数据领域,协方差矩阵估计的精度将对诸如检验和分类等问题起到非常重要的影响.主要考虑多样本条件下协方差矩阵的比率相合性问题,证明了两样本和三样本情况下的高维数据协方差矩阵比率相合性.     

关于数据缺失机制的检验方法探讨

在调查研究中,缺失数据是一个非常普遍的问题,各种处理缺失数据的方法都是建立在数据缺失机制的某种假定上.在总结他人研究成果的基础上,分别给出了MCAR、MAR和NMAR机制的检验识别方法,MCAR机制的检验从分布特征入手,通过比较均值和方差是否一致来判定;MAR机制的检验利用Logit模型刻画缺失指示变量R的分布,通过估计参数的显著性来判定,NMAR机制则通过对数据的缺失模式和原因进行分析来识别.     

相依稳健t过程函数型ANOVA模型

随着数据的多元化和复杂化,函数型ANOVA模型已经被越来越多的学者研究并应用到各行各业.为了减弱模型对于离群值的敏感度,本文对于相依的多元响应变量提出了一种相依稳健t过程函数型ANOVA模型.为了刻画变量之间的相依性和保证协方差函数的正定性,本文引入了随机效应变量和卷积方法构造了一个协方差函数.另外,模型中引入了随机效应函数去描述研究对象的个体特征.统计性质,例如稳健性和信息相合性在本文中也得到了相应的研究,并通过数值模拟和实例分析来验证此模型的可行性.