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1.
空间分层数据因为地理位置的原因,层与层之间会具有空间依赖性,区别于传统的分层数据。首先,文章将空间自相关的思想引入到随机截距模型中,在层-2模型中加入空间参数来反映空间自相关性,构建了空间随机截距模型;然后,针对空间随机截距模型,给出了基于EM算法和Fisher得分的最大似然估计。  相似文献   
2.
闵素芹  李群 《统计教育》2009,(12):24-29
选取了能够从各个角度反映上市公司经营业绩的输入、输出指标,利用DEA模型对我国11家传媒产业上市公司进行了DEA有效性评价和规模效益分析;从模型出发,对测算结果进行了,必要的分析,并提出了相应的建议。  相似文献   
3.
一、引言随着社会经济的发展和电子计算机技术的进步,各级政府、企业、各类科学研究机构等都越来越注重对数据的应用。因此,对于具有利用、分析和解释数据  相似文献   
4.
分层线性模型中的经验贝叶斯与完全贝叶斯方法及其比较   总被引:1,自引:1,他引:0  
文章对基于最大似然估计(ML)和基于约束最大似然估计(REML)的经验贝叶斯方法(EB)进行了比较;指出了经验贝叶斯和完全贝叶斯方法各自存在的问题,并对两种方法进行了比较:给出了关于应用中如何选择推断方法的建议.  相似文献   
5.
基于FIGARCH和FIEGARCH建模国内股市波动的长记忆特性,深入分析波动影响因素。对上证综指日收益率时间序列进行了实证研究,结果表明和GARCH、EGARCH模型相比较,FIGARCH和FIEGARCH模型更好地描述了股市波动的长程相关特征,探索研究国家宏观经济政策对股市波动的影响。  相似文献   
6.
抽样调查中得到的数据经常既包含个体信息又包含地理单元信息,形成以地区集聚的分层数据.空间分层数据中地理单元间往往具有空间依赖性,区别于传统的分层数据.分析空间分层数据时需要首先建立无条件模型用作初步分析.因此,在传统分层无条件模型中引入完全空间自回归模型来表达空间相关性,建立空间分层数据的无条件模型,并研究其估计方法,借助参数估计值可做模型选择.  相似文献   
7.
"已实现"波动率中最优抽样频率的选择   总被引:1,自引:0,他引:1  
"已实现"波动率是近年来金融研究领域中的热点问题,而抽样频率的选择对"已实现"波动率的准确度量至关重要.最优抽样频率应能够较好地平衡估计误差和微观结构误差.针对这个问题,文章给出了目前国外采用较多的三类选择最优抽样频率的方法,即波动率特征图法、利用序列相关性确定最优抽样频率的方法和基于最小均方误准则确定最优抽样频率的方法.  相似文献   
8.
层-1自变量中心化方法的选择是分层线性模型中的一个关键问题,它直接影响到模型参数的估计和解释.国外已有很多学者对其进行了理论和实践方面的研究,但是在实证研究中选择适当的中心化方法仍然存在困难,为能够给研究人员提供一点参考依据,在给出两层模型自变量的三种主要中心化方法以后,回顾了分层线性模型中层-1自变量中心化产生的影响,总结了具体应用中不同中心化方法的适用情况和如何进行选择的一些建议.  相似文献   
9.
传统的分层模型假设组与组之间独立,没有考虑组之间的相关性。而以地理单元分组的数据往往具有空间依赖性,个体不仅受本地区的影响,也可能受相邻地区的影响。此时,传统分层模型层-2残差分布的假设不再成立。为了处理空间分层数据,将空间统计和空间计量经济模型的思想引入到分层模型中,既纳入分层的思想,又顾及空间相关性,提出了空间分层线性模型,并给出了其固定效应、方差协方差成分和空间回归参数的最大似然估计,在运用EM算法时,结合运用了Fisher得分算法。  相似文献   
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