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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半参数模型.文章主要研究该模型线性部分存在约束条件下的估计和检验问题,首先基于backfitting方法给出了常数系数以及变系数部分的约束估计,其次构造了检验统计量用于检验约束条件. 相似文献
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文章在渐进Minimax风险意义下研究多元回归系数的线性Minimax估计相对于多元岭估计的优良性.计算一定条件下多元岭回归估计相对于多元线性Minimax估计的渐近风险率,依此来度量两类估计的相差程度.研究发现多元线性minmax估计优于多元岭估计,当设计阵呈良态时,多元线性minmax估计具有显著的优良性;设计阵病态程度越严重时,多元岭估计变得越来越好,二者相差程度越来越接近. 相似文献
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文章对于带椭球约束的增长曲线模型,在二次损失函数下给出回归系数在线性估计类中的Minimax估计,证明该估计是压缩有偏、可容许估计.在一些特殊的情形下,该估计包括了增长曲线功效岭回归估计、多元线性Minimax估计等. 相似文献
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文章讨论了在岭型主成分估计下的数据删除模型,得到了该模型与最小二乘估计下模型的诊断统计量之间的等价关系,在此基础上根据W-K统计量的思想提出了两种度量方法,并通过实例论证了该方法的可行性。 相似文献
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基于逐次定数截尾样本下,讨论了Pareto分布的参数估计,得到了两参数的逆矩估计,并通过数值模拟与极大似然估计进行比较,结果表明逆矩估计优于极大似然估计. 相似文献
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传统识别SVAR模型的方法包括两类,一类是约束模型中的结构参数,另一类是约束脉冲响应函数,但多为严格的等式约束,符号约束则基于先验理论限定脉冲响应的方向,用较为宽松的不等式约束实现模型识别,能有效降低主观因素影响;同时随着经济结构的变化,SVAR模型的参数估计值有随时间变化的趋势,固定的参数估计值已不能有效刻画不同时期的经济发展状态.本文基于Gibbs抽样思想与贝叶斯统计推断理论,系统介绍符号约束下时变参数SVAR模型的贝叶斯估计方法,使用中国和美国数据,分别估计VAR模型、Sign-SVAR模型和Sign-TVP-SVAR模型.实证结果发现,符号约束能够有效避免脉冲响应的方向性偏误,时变参数能够更好刻画不同时期内经济变量的结构时变特征,在货币政策分析中具有明显优势. 相似文献
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文章在熵损失函数下,通过计算得到了广义线性混合模型协方差矩阵谱分解估计的风险函数;研究了广义线性混合模型协方差的谱分解估计在一定估计类中的优良性;最终证明了在熵损失函数下,由最小二乘理论得到的无偏估计优于其他两个有偏估计。 相似文献
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非参数回归估计与人工神经网络方法的预测效果比较 总被引:1,自引:0,他引:1
文章研究了非参数回归方法在中石油和浦发银行等六支股票的价格预测中的应用.讨论了核估计、k阶最近邻估计、样条估计和惩罚样条估计4种常用的非参数回归方法,其中,核估计和k阶近邻估计共选取5种不同的权函数.最后,以MAPE为判断指标,将非参数回归方法的预测结果与RBF(多变量插值的径向基函数)人工神经网络方法的预测结果进行了比较. 相似文献
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Chen(2000)提出了一种新的两参数寿命分布,这个分布有递增或浴盆型失效率函数,并基于Ⅱ型截尾样本给出了分布参数的区间估计.文章对这种两参数寿命分布在一个参数已知时,基于Ⅰ型截尾样本并借助Han(2011)给出的失效概率的E-Bayes估计给出了另一个参数的最小二乘估计和加权最小二乘估计,进而得到了失效率函数和可靠度的估计.最后,结合发动机的实际问题进行了计算,结果表明方法可行且便于工程应用. 相似文献
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在空间数据分析中,由于空间预测在很大程度上依赖于对空间变化的现象分布的假设,因此建立空间数据分布模型是非常重要的问题.Stein(1999)指出,传统的方法利用变差函数描述插值的空间依赖性结构和基于似然方法的模型相比是相当不精确的.对于非正态分布的空间数据而言,Copula函数提供了一种可以分别指定相关结构和边缘分布而建立联合分布的可能性.文章基于Copula函数的非正态分布数据的空间插值方法,讨论模型参数的极大似然估计并运用生态环境数据进行实证研究. 相似文献
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为了探寻具有线性趋势的残差自回归模型的较为合适的估计方法,文章以残差AR(2)模型为例,对直接最小二乘法、两步法、非线性最小二乘法和化归法进行了Monte Carlo模拟,拟合和预测结果显示非线性最小二乘法和化归法的均方误差和平均绝对误差相同且最小.此外,还利用1980-2013年河南省人均GDP经济数据进行了拟合与预测实证分析,得到了与模拟比较相类似的结果,这说明非线性最小二乘法和化归法是较优的估计方法.进一步地,基于非线性最小二乘法,给出了河南省人均GDP的短期预测. 相似文献
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文章研究了生长曲线模型参数的线性有偏估计类,在均方误差阵(MSEM)准则下给出了估计类中的估计优于LS估计的充要条件,并给出了此估计类中的Bayes估计. 相似文献
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在概率统计中,偏度系数反映了随机变量的密度曲线的对称特征.由于偏度系数涉及到分布的前三阶矩,因此得到好的估计有一定的难度.文章建立贝叶斯模型,对偏度系数提出近似线性贝叶斯估计,并在多条数据结构下,对先验分布的超参数提出合适的估计,得到偏度系数的经验贝叶斯估计. 相似文献
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由于人口的瞒报、漏报和错报等问题,每一年度的数据并不是一个确切数,而是一个基于一定把握程度(隶属度)基础上的数,是一个典型的模糊数。文章运用模糊线性回归分析对我国的人口变化进行估计,得到了一簇为以传统的计量回归分析数据为中心值的模糊回归模型曲线。其结果对于预测问题和我国的人口预测与估计具有较好的借鉴意义和应用价值。 相似文献