联合均值与方差混合专家回归模型的参数估计

在社会、经济领域中存在大量来自异质总体的异方差数据.本文针对异质总体的异方差数据,研究提出联合均值与方差混合专家回归模型,该模型同时对感兴趣的均值、方差和混合比例参数建模,可以概括和描述众多的实际问题.然后,利用EM算法和MM算法给出该模型的最大似然估计,进而通过Monte Carlo随机模拟来验证所提出的方法的有效性.最后,本文结合实际数据AQI(空气质量指数)说明模型的实用性和可行性.     

响应变量随机缺失下偏正态众数混合专家模型的参数估计

数据缺失是众多影响数据质量的因素中最常见的一种.若缺失数据处理不当,将直接影响分析结果的可靠性,进而达不到分析的目的.本文针对随机缺失偏正态数据,研究了偏正态众数混合专家模型的参数估计.将众数回归插补与聚类相结合,提出分层众数回归插补方法.利用机器学习插补和统计学插补的方法,进一步比较研究三种机器学习插补方法:支持向量机插补、随机森林插补和神经网络插补,三种统计学插补方法:分层均值插补、众数回归插补和分层众数回归插补的缺失数据处理效果.通过Monte Carlo模拟和实例分析结果表明,分层众数回归插补的优良性.     

联合均值与方差模型的Bayes分析北大核心CSCD

研究联合均值与方差模型的Bayes分析,通过应用Gibbs抽样和MetropolisHastings(MH)算法计算模型未知参数的Bayes估计与Bayes数据删除影响诊断统计量.模拟研究和实例分析说明该方法的可行性.     

缺失数据下Jackknife方差估计量的渐近设计无偏性

在实际的调查中经常会出现缺失数据．如何处理这种情况下总体目标量的估计是一个重要问题．Zou等(2002)对缺失数据情况下的样本轮换方法证明了他们所提出的线性化．Jackknife方差估计量在均匀回答下是估计量方差的近似的设计无偏估计．这一性质对于．Jackknife方差估计量的使用提供了重要依据．对于其它情况下．Jackknife方差估计量是否也具有这一性质无疑是一个有意义的问题．作者旨在研究文献中已提出的若干．Jackknife方差估计量的渐近设计无偏性．我们的结果表明Zou等(2002)所注意到的Jackknife方差估计量的渐近设计无偏性具有一定的普遍性。     

带缺失数据的偏正态众数回归模型的参数估计

针对现实生活中大量数据存在偏斜的情况,构建偏正态数据下的众数回归模型.又加之数据的缺失常有发生,采用插补方法处理缺失数据集,为比较插补效果,考虑对响应变量随机缺失情形进行统计推断研究.利用高斯牛顿迭代法给出众数回归模型参数的极大似然估计,比较该模型在均值插补,回归插补,众数插补三种插补条件下的插补效果.随机模拟和实例分...     

缺失偏t正态数据下线性回归模型的统计推断

本文研究缺失偏t正态数据下线性回归模型的参数估计问题,针对缺失偏t正态数据,为使样本分布更加接近真实分布,改善模型的回归系数、尺度参数、偏度参数和自由度参数的估计效果,提高参数估计的稳定性,提出一种适合缺失偏t正态数据下线性回归模型的修正随机回归插补方法.通过随机模拟和实例研究,同随机回归插补,多重随机回归插补方法比较,结果表明所提出的修正随机回归插补方法是有效可行的.     

NMAR机制下非线性均值方差模型的Bayes估计

讨论响应变量带有不可忽略缺失数据的非线性均值方差模型的Bayes估计问题.缺失数据机制由logistic回归模型来指定,运用Gibbs抽样及MH算法得到模型参数和缺失数据机制参数的联合Bayes估计,模拟研究和实例分析展示上述模型和方法的可行性.     

缺失数据下双重广义线性模型的参数估计

在经济领域和工业产品质量改进试验中,对均值和散度同时建模十分必要;在数据采集过程中,时常会遇到数据缺失问题.文章基于上述两点,研究缺失数据下的双重广义线性模型的参数估计,采用最近距离插补和反距离加权插补对缺失数据进行处理,并应用最大扩展拟似然估计和最大伪似然估计两种估计方法对未知参数进行估计.随机模拟和实例结果表明,该模型和所应用的方法是有用和有效的.     

基于偏正态数据下位置、均值回归模型的参数估计

偏正态分布是正态分布的扩展,它不仅具有正态分布的性质也有偏态分布的性质,在实际应用中比正态分布适用性更广泛.本文扩展了偏正态数据下的位置、均值回归模型,讨论了偏正态数据下位置、均值回归模型的参数估计,本文使用的偏正态分布是Sahu等(2003)提出的偏正态分布,相较于Azzalini(1986)提出的偏正态分布,其对于...     

因变量缺失下线性变量含误差模型的估计

主要考虑线性模型在自变量测量含误差以及因变量缺失情况下的估计问题.对于模型中的回归系数,我们基于最小二乘方法提出了两类估计,其中一类估计只由完整观测数据构成,而另外一类估计利用的则是利用简单插补方法构造的完整数据.证明了这两类估计是渐近正态性的.     

带有缺失数据的广义半参数模型的均值借补估计

本文在响应变量随机缺失时, 给出了广义半参数模型中响应变量的2个均值拟似然借补估计.证明了它们具有渐近正态性, 给出了估计的渐近偏差与渐近方差, 并进行模拟比较.     

缺失数据下广义变系数模型的均值借补估计

本文在响应变量随机缺失时,给出广义变系数模型中响应变量的2个均值拟似然借补估计。证明了它们具有渐近正态性,并进行了模拟研究。     

缺失数据下线性EV模型的参数估计

给出EV模型下数据具有随机缺失时,模型参数的一种估计方法,并以一个简单模型为例给出了这种新估计的渐近正态性的具体结果.模拟研究表明,即使在有限样本情形,提出的方法在估计效率上也具有一定优势.     

缺失数据下线性模型回归系数估计的大样本性质

在响应变量满足MAR缺失机制下,我们分别研究了基于观察到的完全样本数据对、基于固定补足后的“完全洋本”和基于分数线性回归填补后的“完全洋本”得到的回归系数的最小二乘估计的弱相合性、强相合性及渐近正态性,我们还通过数值模拟,比较了基于上述估计得到的β的置信区间的优劣。     

响应变量随机缺失下的半参变系数模型的均值估计

在响应变量随机缺失时,研究了半参数变系数模型响应变量均值的借补估计.首先利用完整个体估计模型中的参数与非参数部分,然后再用借补方法与加权借补方法估计响应变量的均值.最后求出了估计的渐近偏差与渐近方差,研究了所得到的估计的渐近性质,并进行模拟比较.     

缺失数据均值推断的经验似然方法

研究了缺失数据的均值推断问题.在随机缺失及半参数模型的假设下,设计了基于影响函数理论的经验似然推断方法,证明了所构造的对数经验似然比检验统计量具有非参数Wilks性质.此外,该经验似然方法可以利用辅助协变量中提供的附加信息来提高检验的功效.在近邻备择假设下,计算了检验统计量的功效,并且通过一些模拟考察了该方法在有限样本下的表现.     

缺失数据均值推断的经验似然方法

研究了缺失数据的均值推断问题.在随机缺失及半参数模型的假设下,设计了基于影响函数理论的经验似然推断方法,证明了所构造的对数经验似然比检验统计量具有非参数Wilks性质.此外,该经验似然方法可以利用辅助协变量中提供的附加信息来提高检验的功效.在近邻备择假设下,计算了检验统计量的功效,并且通过一些模拟考察了该方法在有限样本下的表现.     

φ-混合样本下缺失数据情形线性模型回归系数估计的渐近性质

φ-混合样本下,当响应变量满足随机缺失机制时,利用回归填补方法填补缺失的数据,在此基础上给出了线性模型回归系数的估计,并在一定的条件下证明了估计的渐近正态性.