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针对响应变量随机缺失的变系数部分非线性模型,提出了一种稳健的基于众数回归的估计方法.采取逆概率加权方法,利用QR正交分解技术,分别得到了未知参数和变系数函数的众数回归估计量.在一定条件下,证明了估计量的渐近性质.通过数值模拟和实际数据分析,说明了所提估计方法的有效性. 相似文献
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基于众数回归,利用工具变量研究含有内生变量的变系数部分线性模型的稳健估计.首先,引入工具变量对内生协变量进行分解,从而得到内生协变量的一致估计;其次,运用B样条基函数近似模型中的非参数部分,将模型简化;进一步,基于众数回归的思想,结合EM算法得到参数和非参数函数的估计.在一定条件下,证明估计量的大样本性质;最后,利用模拟实验和真实实例验证所提方法的有效性. 相似文献
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作为部分线性模型与变系数模型的推广,部分线性变系数模型是一类应用广泛的数据分析模型.利用Backfitting方法拟合这类特殊的可加模型,可得到模型中常值系数估计量的精确解析表达式,该估计量被证明是n~(1/2)相合的.最后通过数值模拟考察了所提估计方法的有效性. 相似文献
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基于变系数回归模型的石油价格预测 总被引:1,自引:0,他引:1
石油作为不可或缺的能源和化工原料,在国民经济生产运行中占据重要地位.石油也是一种战略物资,在国防和国家安全领域发挥着不可替代的作用.因此,对国际市场上的石油价格波动进行预测,具有十分重要的意义。本文采用变系数回归模型,以WTI原油现货价格为例,进行了未来4个季度的季度平均价格预测. 相似文献
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主要研究关于面板数据的有限阶固定效应的动态变系数回归模型(简称FDVCM)的统计推断问题.基于B-样条函数和广义矩估计(简称GMM)方法,首先建立了未知系数函数的非参数GMM估计,并证明大样本情形下该估计达到最优非参数收敛速度且具有渐近正态性质.然而实际问题中模型的动态阶数完全未知,也可能存在其它冗余的回归变量,文中借助文[Fan J,Li R.Variable selection via penalized likelihood and its oracle properties.Journal of the American Statistical Association,2001,96(456):1348-1360]中的smoothly clipped absolute deviation(简称SCAD)惩罚函数同时识别真实的动态阶数和显著的外生回归变量.同时建立了压缩估计的Oracle性质,即所识别的模型与真实模型中的参数估计具有相同的渐近分布.最后,无论是数值试验还是实例数据分析都验证了本文方法的合理性和可行性. 相似文献
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纵向数据是数理统计研究中的复杂数据类型之一0,在生物、医学和经济学中具有广泛的应用.在实际中经常需要对纵向数据进行统计分析和建模.文章讨论了纵向数据下的半参数变系数部分线性回归模型,这里的纵向数据的在纵向观察在时间上可以是不均等的,也可看成是按某一随机过程来发生.所研究的半参数变系数模型包括了许多半参数模型,比如部分线性模型和变系数模型等.利用计数过程理论和局部线性回归方法,对于纵向数据下半参数变系数进行了统计推断,给出了参数分量和非参数分量的profile最小二乘估计,研究了这些估计的渐近性质,获得这些估计的相合性和渐近正态性. 相似文献
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作为变系数模型和部分线性模型的推广,部分线性变系数模型近年来得到越来越多的关注.本文考虑该模型在线性部分自变量存在多重共线性并且参数分量附加有随机约束条件时的估计问题.基于profile最小二乘技术以及岭估计和混合估计方法,构造参数分量的profile混合岭估计,并且研究所提估计量的渐近性质.最后利用数值模拟验证所提估计方法的有效性. 相似文献
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张巍巍 《数学的实践与认识》2021,(3):128-135
研究半参数部分线性变系数模型的有偏估计,当回归模型参数部分自变量存在多重共线性时,在随机线性约束条件下,融合Profile最小二乘估计、加权混合估计和Liu估计构造回归模型参数分量改进的加权混合Profile-Liu估计,并在一定正则条件下证明估计量的渐近性质,最后利用蒙特卡洛数值模拟验证所提出估计量的有限样本表现性. 相似文献
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作为部分线性模型和变系数模型的推广,部分线性变系数模型以其良好的适应性和稳健性受到了广泛的关注。本文基于函数的局部线性拟合,给出部分线性变系数模型的另一种轮廓(profile)最小二乘估计的方法,并从理论上证实了所得估计量具有良好的渐近性质,最后给出了估计方法的实例分析。 相似文献
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该文研究了响应变量缺失下半参数部分非线性变系数EV模型的统计推断问题,利用逆概率加权局部纠偏profile最小二乘法构造了模型中非参数分量和参数分量的估计,证明了估计量的渐近正态性.通过数值模拟和实际数据分析,验证了所提出的估计方法是有效的. 相似文献
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本文研究了空间数据变系数部分线性回归中的分位数估计. 模型中的参数估计量通过未知系数函数的分段多项式逼近得到, 而未知系数函数的估计量通过将参数估计量代入模型中并通过局部线性逼近得到. 文中推导了未知参数向量估计量的渐近分布, 并建立了未知系数函数估计量在内点及边界点的渐近分布. 通过Monte Carlo 模拟研究了估计量的有限样本性质. 相似文献
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讨论了部分线性回归模型的变窗宽一步局部M-估计.用一步局部M-估计给出未知函数的估计,用平均方法给出参数估计.进一步通过两个引理证明一步M-估计的渐近正态性.所提出的方法继承了局部多项式的优点并且克服了最小二乘法缺乏稳健性的缺点. 相似文献
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《数学的实践与认识》2015,(8)
考虑纵向数据下的变系数回归模型y_(ij)=x_(ij)~Tθ(t_(ij))+e_(ij)i=1,2,…,n j=1,2,…,m.利用小波光滑和加权最小二乘方法,分别研究了模型中未知参数θ(·)的小波估计θ(·)和误差方差σ~2的小波估计σ~2,在适当的条件下,证明了θ的强相合性,强相合速度,并得到θ和σ~2的渐近正态性. 相似文献
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为了分析删失数据,该文考虑变系数部分线性模型,此模型允许协变量对响应变量存在非线性影响.响应变量与协变量之间关系的统计模型通过线性结构来拟合是非常重要而且有益.对于删失数据,常用的统计方法不能直接应用于此模型.该文首先提出一类数据变换用以建立无偏条件期望.然后利用profile最小二乘方法,给出了模型中参数分量和非参数分量的profile最小二乘估计,并建立了这些估计的渐近正态性.最后通过数值例子来说明该文所提出的方法的有效性. 相似文献
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变系数模型B样条M估计的收敛性 总被引:4,自引:0,他引:4
考虑变系数模型y(t)=XT(t)β(t)+ε(t).设(y(tij),Xi(tij),tij)是第i个个体的第j次观察.函数系数β(t)=(β1(t),…,βp(t))T是光滑的非参数函数向量,在B样条的函数空间上最小化得到β(t)的B样条M估计.若βk(t),k=1,…,p是r(r>1/2)阶光滑的,证得若结点的数目是O(n1/(2r+1)),则β(t)的B样条M估计达到最优的收敛速度O(n-r/(2r+1))(Stone(1985)). 相似文献