变系数广义线性模型及其估计

本文以经典广义线性模型为基础,通过假定其中的回归变量的系数是某一度量空间中点的任意函数,提出了一类有广泛应用背景的变系数广义线性模型,增加了模型的灵活性和适应性,同时也适用于空间数据的统计分析。基于局部加权最大似然估计方法,文章讨论了变系数广义线性模型的拟合与统计推断,以及与之相关的局部权系统和其中光滑参数的确定。     

向量参数的线性函数之广义最大似然估计

最大似然估计不存在的情况在非正态回归模型中最为典型,当参数向量不能被估计时,人们对参数向量的线性函数的估计饶有兴趣。本文给出了这些线性函数的广义最大似然 定义,建立了一些关于凹目标函数的结果,对某些特殊的目标函数,提供了求广义最大似然估计的具体途径,并详细地考虑了Ｃｏｘ的生存时间分析的模型。     

广义线性模型参数的自适应拟似然估计

对广义线性模型参数的一种拟似然估计的理论给予了彻底的处理. 在该估计中,响应变量的未知的协方差阵是通过样本去估计的.证明了所定义的估计量具有下述意义上的渐近有效性：当样本量n→∞时, 该估计有渐近正态性,且其极限分布的协方差阵重合于当响应变量的协方差阵完全已知时,拟似然估计的极限分布的协方差阵.     

混合双重广义线性模型的参数估计

在实际应用中,不同类别的数据统计特性存在差异,所以对异质总体的研究非常有必要.基于总体一,二阶矩存在,利用双重广义线性模型对异质总体的不同子类数据的均值和散度同时建模,研究提出了混合双重广义线性模型.然后,利用EM算法构造了模型参数的最大扩展拟似然估计和最大伪似然估计.最后,通过随机模拟和实例研究,结果表明模型和方法的有效性和有用性.     

基于分层贝叶斯广义线性模型的小域估计方法研究

当前,构建恰当的小域估计方法是解决我国政府抽样调查中多层次推断问题的关键所在。由于小域的小样本特性,基于频率统计学的小域估计方法推断效果并不理想,而传统基于贝叶斯统计视角的小域估计方法在非连续型变量估计时适应性不强。本文在系统介绍传统贝叶斯小域估计方法的基站上,为了解决离散变量的估计推断问题,将广义线性模型引入到分层贝叶斯方法中,构建了基本的理论机制和分类数据的估计模型。基于此模型,运用全国流动人口动态监测调查2014年广东省内的样本数据进行实例测算,估计出广东省各地级市的流动人口学历分布情况,并将分层贝叶斯广义线性模型的估计结果与传统估计方法进行了对比分析。结果显示,分层贝叶斯广义线性模型在样本量充足的情况下能够准确地估计出目标小域的总体参数,在样本量不足的小域中依然能够给出稳健的估计结果。文章所构建的估计模型不仅可以充分利用先验信息和辅助信息,还适用于对复杂数据进行估计推断,能够为我国政府抽样调查的小域估计实践提供有价值的理论参考。     

非寿险业务未决赔款准备金的两阶段广义线性模型估计

本文以非寿险业务未决赔款准备金估计的确定性方法-PPCI法的思想为基础,分两阶段建立广义线性模型,分别对索赔次数和已发生每案赔付额进行估计,进而得到未决赔款准备金的估计值,并对模型的预测误差进行估计。文中通过一个实例对所述方法进行验证,并从预测误差的角度与其它模型进行比较。最后对该模型特点进行了总结。     

双重广义线性模型的经验似然推断

基于截面经验似然方法,将双重广义线性模型的拟似然估计方程作为截面经验似然比函数的约束条件,构造了均值模型和散度模型未知参数的置信区间.最后通过数据模拟,将该方法与正态逼近方法比较,说明了该方法是有效和可行的.     

基于Pena距离的双重广义线性模型的统计诊断

本文主要研究双重广义线性模型,考虑基于数据删除模型的参数估计和统计诊断,比较删除模型与未删除模型相应的诊断统计量之间的变化.首次提出基于双重广义线性模型下的Pena距离.通过一些模拟研究以及实例分析,比较不同诊断统计量判别异常点或强影响点的差异,研究结果表明本文提出的理论和方法是行之有效的.     

变系数广义线性模型的变系数与变离差估计

本文提出了变系数广义线性模型中变系数与变离差的局部加权极大似然估计,同时通过数值模拟来说明这种方法的可行性。.     

联合广义线性模型中的变量选择

在联合广义线性模型中,均值和散度参数都被赋予了广义线性模型的结构,本文主要考虑该模型的变量选择问题. 文章利用扩展拟似然函数,提出了一个适用于联合广义线性模型的新的变量选择准则(EAIC),该准则是Akaike信息准则的推广.论文通过模拟研究和一个实例分析验证了该准则的效果.     

广义线性模型在汽车保险定价的应用

对非寿险产品分类费率的厘定通常采用单项分析法、最小偏差法和多元线性回归等方法。虽然这些方法在非寿险产品定价中仍然占有一度之地,但由于保险数据的特殊性,它们的缺陷越来越受到人们的重视。本文简要分析了这些传统定价方法存在的缺陷,介绍了非寿险精算中典型的广义线性模型,并通过汽车第三者责任保险的损失数据说明了广义线性模型在非寿险产品定价中的具体应用,以及应用广义线性模型时应该注意的几个问题。     

线性回归模型参数的泛BC估计

本在献[1]的基础上，提出了线性回归模型参数的泛BC估计，把有偏压缩估计类的压缩系数由一维推广到多维，即由常数推广到矩阵向量，从而推出其一些优良性质。     

线性混合模型中方差分量的广义推断

本文考虑了线性混合模型中方差分量的假设检验和区间估计问题.基于广义P-值和广义置信区间的概念,构造了对应于随机效应的单个方差分量的精确检验和置信区间.所构造的广义p-值和广义置信区间是最小充分统计量的函数.对于两个独立线性混合模型中对应于随机效应的方差分量的比较,建立了精确检验和置信区间.进-步,研究了所给检验和置信区间的统计性质,给出了这些检验方法与文献中已有方法的功效比较的模拟结果.模拟结果表明,新检验在功效方面有显著的改进.最后,通过-个实例来演示本文方怯.     

Confidence Intervals of Variance Functions in Generalized Linear Model

In this paper we introduce an appealing nonparametric method for estimating variance and conditional variance functions in generalized linear models （GLMs）, when designs are fixed points and random variables respectively, Bias-corrected confidence bands are proposed for the （conditional） variance by local linear smoothers. Nonparametric techniques are developed in deriving the bias-corrected confidence intervals of the （conditional） variance. The asymptotic distribution of the proposed estimator is established and show that the bias-corrected confidence bands asymptotically have the correct coverage properties. A small simulation is performed when unknown regression parameter is estimated by nonparametric quasi-likelihood. The results are also applicable to nonparamctric autoregressive times series model with heteroscedastic conditional variance.     

广义线性模型(七)

本讲座是广义线性模型这个题目的一个比较系统的介绍。主要分3部分:建模、统计分析与模型选择和诊断。写作时依据的主要参考资料是L.Fahrmeir等人的《MultivariateStatisticalModelingBasedonGeneralizedLinearModels》。     

广义线性模型(四)

本讲座是广义线性模型这个题目的一个比较系统的介绍。主要分 3部分 ;建模、统计分析与模型选择和诊断。写作时依据的主要参考资料是L .Fahrmeir等人的《MultivariateStatisticalModelingBasedonGeneralizedLinearModels》。     

广义线性模型(六)

本讲座是广义线性模型这个题目的一个比较系统的介绍。主要分 3部分 :建模、统计分析与模型选择和诊断。写作时依据的主要参考资料是L .Fahrmeir等人的 :《MultivariateStatisticalModel ingBasedonGeneralizedLinearModles》。     

广义线性模型(九)

本讲座是广义线性模型这个题目的一个比较系统的介绍。主要分3部分:建模、统计分析与模型选择和诊断。写作时依据的主要参考资料是L.Fahrmeir等人的《MultivariateStatisticalMod elingBasedonGeneralizedLinearModels》。     

广义线性模型(五)

本讲座是广义线性模型这个题目的一个比较系统的介绍。主要分 3部分 :建模、统计分析与模型选择和诊断。写作时依据的主要参考资料是L .Fahrmeir等人的《MultivariateStatisticalModelingBasedonGeneralizedLinearModels》。     

变革型领导与团队成员工作态度:基于多层线性模型的研究

本研究探讨团队层面变革型领导与成员团队满意度、团队认同之间的关系,考察团队学习的中介作用,以及影响变革型领导和团队学习关系的权变因素。采用问卷调查方式对某省通讯运营商的85个客服团队进行调查。采用多层线性模型(Hierarchical Linear Modeling)对团队变革型领导、团队学习、团队满意度、团队认同之间的关系进行分析。结果表明,团队学习对团队领导的变革型领导行为与员工工作态度的关系具有一定的中介作用。团队成员工作技能在变革型领导和团队学习间起调节作用。