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因变量缺失下部分线性变系数模型的稳健估计
1
作者 李小亮 陈艳 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2019年第1期40-48,共9页
本文讨论因变量缺失下部分线性变系数模型在误差项和解释变量都含有异常点时的稳健估计问题。首先用局部加权线性光滑方法得到非参数部分的稳健估计,然后再得到参数部分的估计,并证明参数和非参数估计量的渐近正态性。最后模拟研究有限... 本文讨论因变量缺失下部分线性变系数模型在误差项和解释变量都含有异常点时的稳健估计问题。首先用局部加权线性光滑方法得到非参数部分的稳健估计,然后再得到参数部分的估计,并证明参数和非参数估计量的渐近正态性。最后模拟研究有限样本下估计量的表现。 展开更多
关键词 随机缺失数据 稳健估计 加权线性光滑 渐近正态性 部分线性模型 变系数
基于数据驱动建模的钣金装配过程误差分析
2
作者 张磊 黄传辉 +2 位作者 朱恩旭 王磊 董妍 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期34-41,共8页
钣金装配过程的误差分析对于消除钣金装配质量故障具有重要意义。现有分析建模方法由于受钣金装配零件的材料、几何形状和装配工艺的限制,难于对钣金装配过程进行准确建模和误差分析。与分析建模方法不同,基于装配体关键产品特征的历史... 钣金装配过程的误差分析对于消除钣金装配质量故障具有重要意义。现有分析建模方法由于受钣金装配零件的材料、几何形状和装配工艺的限制,难于对钣金装配过程进行准确建模和误差分析。与分析建模方法不同,基于装配体关键产品特征的历史测量数据提出进行钣金装配过程误差分析的数据驱动建模方法。所提方法由工程经验和数学推导,建立钣金装配过程的多元一阶自回归模型和多元部分线性模型。基于极大似然估计方法和最小二乘核光滑估计方法给出所建立模型的参数和非参数估计。四元四工序典型汽车引擎盖的装配实例证明,所提方法在钣金装配误差分析过程中具有有效性。基于数据驱动的建模方法易于建模,分析结果准确可靠,可为钣金装配过程的误差分析提供新思路。 展开更多
关键词 钣金装配 误差分析 一阶自回归模型 部分线性模型 最小二乘核光滑估计
响应变量缺失时纵向数据下部分线性模型的广义经验似然推断
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作者 公徐路 李幸福 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第14期13-17,共5页
文章对响应变量缺失时纵向数据下部分线性模型的兴趣参数估计问题借助经验似然方法,基于二次推断函数提出了回归系数和基准函数的广义经验似然比函数,得到了相应的极大经验似然估计。证明了所提出的经验对数似然比渐进于χ~2分布,由此... 文章对响应变量缺失时纵向数据下部分线性模型的兴趣参数估计问题借助经验似然方法,基于二次推断函数提出了回归系数和基准函数的广义经验似然比函数,得到了相应的极大经验似然估计。证明了所提出的经验对数似然比渐进于χ~2分布,由此构造了相应的置信域和逐点置信区间。 展开更多
关键词 部分线性模型 经验似然 缺失数据 纵向数据
响应变量缺失下部分线性模型的异方差检验 预览
4
作者 刘锋 胡悦 康新梅 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2019年第2期180-187,共8页
研究了响应变量缺失下部分线性模型的异方差检验问题。首先,利用回归借补的思想对随机缺失的数据进行补全;其次,把经验似然的方法引入到部分线性模型的异方差检验中来,构造经验似然比统计量,并证明了在零假设下该统计量渐近服从卡方分布... 研究了响应变量缺失下部分线性模型的异方差检验问题。首先,利用回归借补的思想对随机缺失的数据进行补全;其次,把经验似然的方法引入到部分线性模型的异方差检验中来,构造经验似然比统计量,并证明了在零假设下该统计量渐近服从卡方分布;最后,利用R软件进行数值模拟。结果表明:该检验统计量在检验水平和功效上均具有良好的效果,证明了经验似然方法在异方差检验中是可行的。 展开更多
关键词 响应变量缺失 部分线性模型 异方差检验 经验似然
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部分线性测量误差模型中的估计问题 预览
5
作者 张君 周南光 +1 位作者 楚天玥 林汉玲 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2018年第1期8-20,共13页
本文考虑了部分线性模型中非参数部分带有可加测量误差的估计问题.本文提出了两种估计方法,第一种是基于逆卷积的积分矩估计方法,给出该估计的强相合收敛性.第二种是基于模拟的估计方法,该方法避免了积分矩估计方法中的积分问题.最后本... 本文考虑了部分线性模型中非参数部分带有可加测量误差的估计问题.本文提出了两种估计方法,第一种是基于逆卷积的积分矩估计方法,给出该估计的强相合收敛性.第二种是基于模拟的估计方法,该方法避免了积分矩估计方法中的积分问题.最后本文用一些数值结果来说明估计方法的估计效果. 展开更多
关键词 逆卷积 测量误差模型 部分线性模型 重复测量误差数据
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强混合样本下部分线性模型的经验似然推断 预览
6
作者 黄玉 秦永松 《应用数学》 CSCD 北大核心 2018年第4期873-883,共11页
本文研究强混合样本下部分线性模型的经验似然推断,将分块技术应用到经验似然方法中,证明部分线性模型的参数β的对数经验似然比统计量的渐近分布为卡方分布,由此构造强混合样本下β的经验似然置信区间.在有限样本情况下给出数值模拟结果.
关键词 强混合 部分线性模型 分块经验似然 置信区间
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纵向数据下部分线性模型的估计与性质
7
作者 王明辉 尹居良 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2018年第5期850-863,共14页
本文主要研究纵向数据部分线性模型的参数和未知回归函数的估计问题。具体来说,首先利用分位数回归方法,得到参数向量的分位数估计。在此基础上,运用概率权函数方法,给出未知回归函数的非参数估计。在一定的正则条件下,论文进一步证明... 本文主要研究纵向数据部分线性模型的参数和未知回归函数的估计问题。具体来说,首先利用分位数回归方法,得到参数向量的分位数估计。在此基础上,运用概率权函数方法,给出未知回归函数的非参数估计。在一定的正则条件下,论文进一步证明了参数估计量的渐近正态性,也得到了回归函数估计的收敛速度。最后通过模拟研究与实际数据分析验证了方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 部分线性模型 纵向数据 分位数回归 渐近正态性
部分线性模型在贵州省公路货运量预测中的应用
8
作者 王琳琳 余孝军 张实 《数学的实践与认识》 北大核心 2018年第21期234-240,共7页
运用部分线性模型对贵州省公路货运量进行预测研究.首先运用灰色关联度分析法确定影响贵州省公路货运量的主要影响因子;然后运用主成分分析法将选取的影响因子指标数据进行降维处理,通过分析处理后的数据得到部分线性模型;最后,以2010-2... 运用部分线性模型对贵州省公路货运量进行预测研究.首先运用灰色关联度分析法确定影响贵州省公路货运量的主要影响因子;然后运用主成分分析法将选取的影响因子指标数据进行降维处理,通过分析处理后的数据得到部分线性模型;最后,以2010-2012年的公路货运量作为验证值,将部分线性模型、多元线性回归模型及灰色预测模型的预测结果进行比较.研究结果表明:部分线性模型能较好地拟合贵州省1990-2009年公路货运量;三种模型的预测结果显示,部分线性模型预测结果优于多元线性回归模型和灰色预测模型的预测结果. 展开更多
关键词 公路运输 预测 部分线性模型 公路货运量 灰色关联度分析法
部分线性模型下Adaptive Dantzig Selector方法的渐近正态性 预览
9
作者 李丹丹 刘琳 《纯粹数学与应用数学》 2018年第2期154-159,共6页
变量选择是处理超高维数据过程中重要的部分.本文提出部分线性模型下ADS(Adaptive Dantzig Selector)方法,并证明其渐近正态性.通过数值模拟以及大众点评网数据,验证此方法的可行性以及高精准性.
关键词 超高维数据 部分线性模型 ADAPTIVE Dantzig SELECTOR 渐近正态性
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纵向数据下部分线性模型基于经验似然的变量选择 预览
10
作者 于卓熙 李梦丽 《吉林大学学报:理学版》 CSCD 北大核心 2018年第4期877-882,共6页
针对纵向数据下的部分线性模型,建立基于经验似然方法的变量选择的信息准则,证明新变量选择方法的渐近性质,并模拟研究比较参数信息准则与基于经验似然的信息准则的有限样本性质.结果表明,基于经验似然方法的信息准则克服了参数似然函... 针对纵向数据下的部分线性模型,建立基于经验似然方法的变量选择的信息准则,证明新变量选择方法的渐近性质,并模拟研究比较参数信息准则与基于经验似然的信息准则的有限样本性质.结果表明,基于经验似然方法的信息准则克服了参数似然函数有时较难得到的困难,模型选择效果较好. 展开更多
关键词 部分线性模型 经然似然 变量选择 纵向数据
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纵向数据部分线性模型的一种稳健估计方法 预览
11
作者 孙晓霏 李劭珉 王康宁 《统计学与应用》 2018年第4期367-375,共9页
本文利用指数平方损失函数,针对纵向数据部分线性模型的参数部分提出了一种稳健的估计方法。首先通过核估计以及变换将非参部分消去,然后利用指数平方损失函数降低异常值的影响,构造出稳健的广义估计方程,最终推导出稳健的经验似然比函... 本文利用指数平方损失函数,针对纵向数据部分线性模型的参数部分提出了一种稳健的估计方法。首先通过核估计以及变换将非参部分消去,然后利用指数平方损失函数降低异常值的影响,构造出稳健的广义估计方程,最终推导出稳健的经验似然比函数,由此进行估计和统计推断。在一定正则条件下该估计具有相合性以及渐近正态性,蒙特卡洛模拟显示本文的方法具有稳健性以及较高的效率。 展开更多
关键词 纵向数据 部分线性模型 稳健估计 经验似然
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空气污染与呼吸疾病的半参数统计分析 预览
12
作者 赵彦勇 刘原 +1 位作者 郝红霞 姚志扬 《统计学与应用》 2018年第1期32-38,共7页
本文基于主成分降维方法和部分线性模型研究了香港地区的空气污染和呼吸疾病之间的关系。实证分析中通过与线性模型和带时间趋势的线性模型的对比研究,发现所提出的方法在预测效果上更加准确,并且香港地区的空气污染与呼吸疾病之间存在... 本文基于主成分降维方法和部分线性模型研究了香港地区的空气污染和呼吸疾病之间的关系。实证分析中通过与线性模型和带时间趋势的线性模型的对比研究,发现所提出的方法在预测效果上更加准确,并且香港地区的空气污染与呼吸疾病之间存在非线性关系。 展开更多
关键词 空气污染 呼吸疾病 部分线性模型
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高维部分线性小波模型中的变量选择 预览
13
作者 严奇琪 王延新 《宁波工程学院学报》 2018年第2期13-18,78共7页
通过研究高维部分线性模型中的变量选择,并结合小波方法和SCAD罚估计,提出了双罚估计方法,同时进行了变量选择和参数估计。模拟结果和实际数据分析表明,该方法在非参函数为非光滑函数时优于传统方法。
关键词 小波 变量选择 SCAD罚 部分线性模型
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纵向数据下部分线性EV模型中的经验似然 预览
14
作者 谭晓燕 陈夏 闫莉 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2018年第2期197-203,共7页
为研究纵向数据部分线性EV模型参数的置信域问题,应用经验似然方法构造经验似然比统计量,证明了其极限分布为卡方分布.同时,得到了参数的极大经验似然估计和广义最小二乘估计的渐近分布.通过数值模拟分析,可知经验似然方法在覆盖率和置... 为研究纵向数据部分线性EV模型参数的置信域问题,应用经验似然方法构造经验似然比统计量,证明了其极限分布为卡方分布.同时,得到了参数的极大经验似然估计和广义最小二乘估计的渐近分布.通过数值模拟分析,可知经验似然方法在覆盖率和置信区域大小方面均优于正态逼近方法. 展开更多
关键词 经验似然 测量误差 置信域 部分线性模型 纵向数据
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非参数部分带测量误差的部分线性模型估计 预览
15
作者 孙燕 胡美娣 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第9期10-14,共5页
许多微观经济数据存在着测量误差,忽视测量误差很可能会导致内生性问题而无法得到变量之间的真实关系。文章考虑非参数部分带测量误差的部分线性模型的估计,在解释变量存在另一个不精确度量的识别条件下,利用核估计、Fourier变换和特征... 许多微观经济数据存在着测量误差,忽视测量误差很可能会导致内生性问题而无法得到变量之间的真实关系。文章考虑非参数部分带测量误差的部分线性模型的估计,在解释变量存在另一个不精确度量的识别条件下,利用核估计、Fourier变换和特征函数方法建立非参数的两步估计。Monte Carlo模拟结果表明本文的估计表现良好,与忽略测量误差的核估计相比,本文提出的方法能更好地拟合非线性函数。实证结果表明,样本数据支持常见的对数线性模型设定形式。 展开更多
关键词 测量误差 部分线性模型 FOURIER变换 特征函数 收入消费
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带线性误差的部分线性EV模型的经验似然推断 预览
16
作者 李晓妍 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第19期18-23,共6页
部分线性EV模型是经典的部分线性模型的推广,在此模型中,假定误差是线性过程。文章把经验似然方法推广到带线性误差的部分线性EV模型,提出了调整的经验对数似然比,并建立了非参数的Wilks定理。
关键词 经验似然 度量误差 线性过程 部分线性模型 卡方分布
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城镇化进程对保险市场非线性影响效果分析 预览
17
作者 屈文建 胡志伟 吴成 《金融发展研究》 北大核心 2017年第2期48-52,共5页
本文采用部分线性模型的研究方法,分析不同城镇化阶段城镇化率的提升对区域保险密度的影响。研究发现:(1)城镇化率的提升会带来居民保险需求的显著提升,城镇化率与保险密度显著正相关。(2)城镇化进程的不同阶段,区域城镇化率的... 本文采用部分线性模型的研究方法,分析不同城镇化阶段城镇化率的提升对区域保险密度的影响。研究发现:(1)城镇化率的提升会带来居民保险需求的显著提升,城镇化率与保险密度显著正相关。(2)城镇化进程的不同阶段,区域城镇化率的提升对保险密度的影响存在显著差异。在城镇化率小于40%水平时,区域保险密度随着城镇化率的提升而快速上升;当城镇化率达到40%以上时,城镇化水平的提升对保险密度的提升作用逐渐下降,但仍显著为正;直到城镇化率达到60%之后,城镇化率提升对保险密度的影响不再明显。本研究证实了不同城镇化阶段,城镇化率提升对商业保险市场需求的影响差异,为合理规划保险产业市场提供借鉴。 展开更多
关键词 保险密度 城镇化 线性影响 部分线性模型
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纵向数据部分线性模型的基于高斯伪似然的高效估计 预览
18
作者 袁晓惠 司贺 邢蕾 《吉林师范大学学报:自然科学版》 2017年第2期68-73,共6页
在纵向数据部分线性模型中,基于高斯伪似然构造相关阵的相合正定估计,进而得到回归参数的高效估计,给出了估计的算法及基于高斯伪似然的相关阵模型的选择准则.模拟表明,基于高斯伪似然方法得到的参数估计是高效的.
关键词 高斯伪似然 工作相关阵 部分线性模型 模型选择
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部分线性混合效应模型的有效估计 预览
19
作者 阙烨 黄振生 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2017年第5期529-537,共9页
本文我们给出部分线性混合效应模型的有效估计方法.首先,我们使用广义最小二乘估计和B样条方法去估计未知量,然后利用惩罚最小二乘方法得到随机效应项的估计.接着我们还考虑了方差分量的估计.和现有的方法相比,我们的方法表现更好.此外... 本文我们给出部分线性混合效应模型的有效估计方法.首先,我们使用广义最小二乘估计和B样条方法去估计未知量,然后利用惩罚最小二乘方法得到随机效应项的估计.接着我们还考虑了方差分量的估计.和现有的方法相比,我们的方法表现更好.此外,我们还给出了估计量的渐近性质.最后,模拟研究被用来评价我们的估计方法的表现. 展开更多
关键词 渐近性质 B样条方法 混合效应模型 部分线性模型 惩罚最小二乘方法
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超高维部分线性模型的PGFR变量筛选 预览
20
作者 赖秋楠 李玉杰 李高荣 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2017年第6期608-624,共17页
本文考虑超高维部分线性模型,其中线性部分的维数p大于样本量n,且维数p随着样本量n呈指数阶增长.首先,利用半参数回归的profile方法,把超高维部分线性模型转化成超高维线性模型.其次,为了对高维线性分量进行有效的变量筛选,考虑到... 本文考虑超高维部分线性模型,其中线性部分的维数p大于样本量n,且维数p随着样本量n呈指数阶增长.首先,利用半参数回归的profile方法,把超高维部分线性模型转化成超高维线性模型.其次,为了对高维线性分量进行有效的变量筛选,考虑到协变量之间的相关性,结合贪婪算法和向前回归变量筛选方法,针对部分线性模型,提出了profile贪婪向前回归(PGFR)变量筛选方法.在一定正则条件下,证明了所提PGFR方法具有筛选相合性.为了确定所选模型是否能够依概率趋于1包含真实模型,进一步提出了BIC准则.最后,通过模拟研宄和实例分析验证了PGFR方法在有限样本下的完成情况. 展开更多
关键词 部分线性模型 profile贪婪向前回归 超高维数据 筛选相合性 变量筛选
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