可加模型相关论文
2020年初爆发的COVID-19新冠肺炎疫情深深地影响到了每一个人。本文关注疫情发展对孕妇甲状腺功能水平的因果效应,因为疫情作为外......
混料试验在工农业生产、科学研究和经营管理中应用非常广泛。混料试验是一种特殊类型的试验,在其中响应值仅是混料中各成份所占比......
房地产行业在我国经济中具有重要地位。目前预测房价未来走势的方法有应用较多的基于影响因素分析的多因素回归模型、基于时间序列......
随着信息时代数据收集和存贮能力的提高,很多应用领域涉及到大量高维数据,怎样设计学习系统来提取高维数据关键变量并实现有效预测......
随着现代信息技术的快速发展,(超)高维数据涌现于多个领域。其特征为预测变量个数远大于样本量。且预测变量与响应变量之间往往非......
一般的回归模型,通常假设解释变量的观测不含有误差,然而在很多领域的实际问题中,解释变量往往含有测量误差。如果忽略测量误差的......
人口死亡率的研究一直是人口统计学和保险精算学的核心问题。近年来,随着各国社会经济和医学的快速发展,很多国家和地区都呈现出人......
近年来,国家经济飞速发展,各项基础设施建设和制度在逐渐发展,医保政策作为民生的一个重要环节,也在日益完善。但是据调查,虽然医......
随着科学技术的发展和计算机计算能力的不断提高相辅相成,现如今超高维数据出现在我们多个研究领域中。在自然科学,人类基因等研究......
随着科学技术的飞速发展和数据收集成本不断的降低,超高维数据频繁出现在许多科学领域,例如基因组学,生物影像,肿瘤分类,经济学,高......
超高维数据广泛出现在生物医学、经济金融、保险精算、可靠性工程等领域。由于高维数据带来的“维数祸根”,传统的变量选择方法无......
本文主要研究了部分线性可加空间自回归模型在参数线性约束下的模型推断问题.结合sieve两阶段最小二乘法和拉格朗日乘子法,提出了......
可加模型是一种重要的非参数模型。它经常被应用到经济统计和金融时间序列分析中。可加模型不仅可以拟合线性数据,而且还可以拟合......
在本文中，我们主要研究的是非参数回归方面的问题。我们研究了两部分内容。在第一部分中，我们研究了在样本数据满足强混合假设条件时......
回归模型的异方差检验与广义回归模型的变离差检验是统计诊断的重要课题。在经典的回归分析中，观测值的方差齐性是一个很基本的假定......
上世纪70年代Koenker和Bassett提出了分位数回归(QuantileRegression)思想，有力的弥补了最小二乘估计方法处理带有异常值和异方差数......
采用Linton & Nielsen(1995)提出的直接估计法,给出了可加模型分量的最近邻估计,并在应变量的一定的矩条件下,讨论了这种估计的强......
随着数据收集和存储能力的大幅提高,超高维数据[9],即数据维数伴随着样本呈指数增长,频繁出现在许多科学邻域.此时,惩罚类变量选择......
在利用样条函数近似可加模型的基础上,结合QIF和SCAD双惩罚的方法,同时识别纵向数据可加模型中非显著的部分（零成分）和模型中的线性......
对于五六分量二阶可加混料模型，使用对称的轴设计，并借助矩阵代数理论和最优设计理论，讨论最优设计问题，获得了轴设计类上的A-最优轴设......
随着基于构件的软件开发模式的迅速发展，传统的NHPP模型无法适应大型的基于软构件的新型软件开发模式。结合软件可靠性分析中的黑盒......
对于q分量二阶可加混料模型,使用对称的轴设计,并借助矩阵代数理论和D-最优设计理论,获得了该模型轴设计的D-最优配置的一般表达式......
以2001年-2011年山东半岛蓝色经济区7市的面板数据为样本，运用非参数可加模型对金融生态和经济增长的关系进行了实证研究。结果表明......
以62个国家作为样本研究对象,以半参数的可加模型作为研究方法,分别从宏观经济层面、产业制度层面、产业结构层面和文化层面四个角......
目的提出线性光滑可加Cox回归模型。方法建立理论模型并通过实例进行分析。结果分别建模分析变量的线性效应与二次效应，只考虑一次......
早在1992—1993年我国出现第一轮房地产热之际。社会上就开始出现对于房地产发展是非功过的争论，几乎与此同时，我国也开始了对于房地......
参数回归模型简单方便,应用较为广泛,但目前简单的参数均值回归模型并不能很好的满足生活中的复杂数据。一方面是因为对于模型来说......
设（Ｘ，Ｚ，Ｙ），（Ｘ１，Ｚ１，Ｙ１），…，（Ｘｎ，Ｚｎ，Ｙｎ）为取值于Ｒ＾ｐ×Ｒ＾ｑ×Ｒ中的ｉ．ｉ．ｄ．随机向量，Ｅ│Ｙ│〈∞，Ｙ关于（Ｘ，Ｚ）的回归函数ｍ（ｘ，ｚ）△≡Ｅ（Ｙ│（Ｘ，Ｚ）＝（ｘ，ｚ）具有可加结构：ｍ（ｘ，ｚ）＝ｍ１（ｘ）＋ｍ２（ｚ）。为估计可加分量，采用Ｌｉｎｔｏｎ＆Ｎｉｅｌｓｅｎ（１９９５）提出的直接估计法，给出了可......
研究了在回归分析中可加模型的方差齐性检验问题,得到了方差齐性检验的Score统计量,并利用随机模拟,说明了检验方法的有效性。......
非参数加法模型的估计困难限制了其应用范围。对此，本文提出首先采用分片逆回归（SIR）方法提取高维数据中的有效成分，进而根据回退拟合......
风险中性密度又称为状态价格密度(SPD)是一种金融风险度量,是衍生证券定价的充分统计量,它集中了所有与定价有关的偏好及商业条件......
文章首先对国内外金融生态的研究脉络以及成果进行了整理,从其概念、核算及与经济增长的关系等多个方面进行了阐述。其次,基于“金......
本文在贝叶斯分析的框架下讨论了面板数据的可加模型分位回归建模方法。首先通过低秩薄板惩罚样条展开和个体效应虚拟变量的引进将......
金融时间序列数据通常表现出波动率的聚集性及其随时间变化的自相关性,为了捕捉这些特性,大部分统计模型都假设数据有依赖于过去的......
对2013年10月—2018年3月的余额宝七日年化收益率的影响因素进行分析,一方面从投资策略中选取现金占净比(NCR)作为余额宝的内部影......
放宽了传统GARCH模型参数形式的假定，将广义可加模型引入条件方差的估计，改进了[Bühlmann P，McNeil A J．An algorithm for nonpar......
可加模型是参数设计中一个非常重要,实用的模型。本文讨论了可加模型中参数的经验欧氏似然估计及其性质,并给出了一种与参数的经验......
空间自回归模型是近年来统计学热点的研究领域之一.在许多实际数据分析中,学者收集到的数据通常会包含区域所处位置的特性,因此这......
本文讨论部分函数型线性可加模型参数的稳健估计,该模型由经典的可加回归模型和函数型线性模型组合而成.采用B-样条基函数对模型中......
试验设计是以概率论与数理统计为理论基础，经济科学地安排试验的一项技术，在工业生产和工程设计中有广泛的应用。最优设计是试验设计......
可加模型是统计建模中的重要工具,该模型忽略了交互效应对响应变量的影响,把模型假设为多个一元函数的和,从而避免了非参数估计的......
广义可加模型(generalized additive models,GAM)适用于响应变量与解释变量之间的关系是非线性或非单调的数据分析,近年来在生态学......
研究了可加模型的序列相关检验,构建了序列相关检验的VT,P检验统计量,并得到了零假设下的渐近分布。数值模拟结果表明,该检验方法......
本文利用非参数可加模型,实证研究了劳动力跨区域流动对我国东部沿海和中西部地区工业化进程与经济增长的线性和非线性影响。结果......
