基于众数回归的变系数模型统一变量选择

研究了众数回归下变系数模型的统一变量选择问题.利用B样条基函数近似非参数部分,在众数回归下建立SCAD惩罚函数同时选择变系数模型中的重要变量并且识别具有常数效应的协变量,在一定条件下, 证明惩罚估计量相合性和稀疏性,通过数值模拟评估所提出的变量选择方法的有效性.     

变系数模型的变量选择及在股票数据中的应用

本文研究纵向数据分析中变系数模型的变量选择及效应估计问题。模型允许变量的效应随时间改变。本文方法在进行变量选择的同时,也估计变系数函数,避免了传统的变量选择方法极其复杂的计算。将本文方法用于股票价格分析,能够快速地在众多公司财务变量中挑选出对股票收益率有显著影响的变量,并估计了这些变量的时变效应,很好的解释了股票收益率的变化。     

函数系数部分线性回归模型的变量选择方法

函数系数部分线性回归模型是变系数模型中的一种特殊情形,文章对这种新的变系数模型的变量选择问题进行了主要研究．首先,运用局部多项式方法得到非参数项的估计,并且使用B样条逼近函数系数,选取SCAD惩罚作为变量选择方法．其次,得到了估计的渐近性质．最后,模拟说明了该估计方法较好地达到了变量选择的目的．     

变系数模型的变量选择及在股票数据中的应用

作者研究了纵向数据分析中变系数模型的变量选择及效应估计问题,该模型允许变量的效应随时间改变.本文方法在进行变量选择的同时,也估计变系数函数,避免了传统的变量选择方法极其复杂的计算.将本文方法用于股票价格分析,能够快速地在公司的众多财务变量中挑选出对股票收益率有显著影响的变量,并估计这些变量的时变效应,很好地解释股票收益率的变化.     

部分函数型线性回归模型的预平滑估计

采用预平滑方法研究部分函数型线性回归模型,其中模型的响应变量为标量,解释变量由有限维向量和取值于函数空间的函数型变量构成.得到了模型系数的估计量,并讨论所提出估计量的相合性.     

删失回归模型中SCAD型变量选择与估计(英文)

删失回归模型是一种很重要的响应变量受限制的模型,它广泛应用于计量经济学中.基于SCAD罚函数,提出了SCAD型罚变量选择方法.该方法可选出重要的回归变量,即真参数中非零系数,同时给出非零参数相合估计.另外,证明了变量选择方法是相合的,具有oracle性质.最后,进行数值模拟计算说明所提出方法的效果。     

周期系数分段常数变量Logistic模型的全局吸引性

研究了具周期系数的分段常数变量Logistic模型正平衡点的全局吸引性,利用Lyapunov函数方法得到了该模型当系数为2周期函数时,正平衡点全局吸引性的充分必要条件.     

基于样条函数的时空加权回归模型变量选择

为了提高时空加权回归模型的预测精度,增强时空加权回归模型的可解释性,选择对因变量具有显著影响的重要变量已成为当今统计分析中一个重要研究课题。首先对时空加权回归模型的系数使用样条函数作出逼近,其次在最小二乘的理论基础上,根据SCAD惩罚理论对时空加权回归模型各变量所对应的系数进行处理,并利用BIC准则来选择调谐参数λ,最终通过迭代算法来选择出对时空加权回归模型有用的变量,剔除掉影响模型准确性的变量,达到精简模型、提高预测精度的目的。     

基于样条函数的时空加权回归模型变量选择

为了提高时空加权回归模型的预测精度,增强时空加权回归模型的可解释性,选择对因变量具有显著影响的重要变量已成为当今统计分析中一个重要研究课题。首先对时空加权回归模型的系数使用样条函数作出逼近,其次在最小二乘的理论基础上,根据SCAD惩罚理论对时空加权回归模型各变量所对应的系数进行处理,并利用BIC准则来选择调谐参数λ,最终通过迭代算法来选择出对时空加权回归模型有用的变量,剔除掉影响模型准确性的变量,达到精简模型、提高预测精度的目的。
     

响应变量缺失下基于协变量平衡下的变系数模型的经验似然推断

在实际问题中时常会遇到缺失数据的问题,这时已有的处理完全观测数据的统计方法将不再适用.本文研究在响应变量随机缺失下的变系数模型的统计推断问题.主要分为以下几个方面:首先基于协变量平衡倾向得分下的广义矩方法得到了选择概率的估计并且给出了估计量的渐近性质;然后研究变系数模型的未知系数函数的经验似然推断,借助选择概率的估计和扩张的逆概率加权方法构造了系数函数的经验对数似然比统计量;最后证明在适当的条件下似然比统计量服从卡方分布,从而得到系数函数的逐点置信区间.     

云制造环境下知识资源的评价与选择

为了解决云制造环境下知识资源的选择问题，从知识资源提供方服务能力的角度，提出了一种基于知识服务能力值的选择模型.该模型从知识资源供需双方自身特性出发，从企业维、服务维、交互维三维度建立知识资源提供方服务能力评价体系，利用变精度粗糙集算法计算各评价指标的权重，利用敏感系数修正用户在实际情况下的偏好，最终求得所有候选资源的知识服务能力值；以此为依据指导云平台为用户选择最佳的知识资源供应方.实例表明，该模型能够从大量候选资源中推理出最佳的知识资源推荐给用户.     

稳健的变量选择方法及其应用

在已有的变量选择方法和稳健估计方法的基础上,提出了一种针对纵向数据的稳健的变量选择方法,通过模拟衡量其稳健性,并将其应用到一组实际的纵向数据分析中.模拟和实例分析结果表明,提出的稳健的变量选择方法在选择变量、估计变量系数的同时,对数据中可能存在的异常值有明显的抵抗作用.     

Cox比例风险模型的桥估计

在经济领域和生物科学领域的研究中,经常会遇到包括有变量指标多、样本量大的数据集.一般来说,在一个复杂模型中如果包括有很多微不足道的变量,统计结果往往很难解释.因此,为了减少这种误差,在没有先验的专业知识情况下,研究变量的选择方法非常重要.Cox比例风险模型是生存分析中重要的模型之一.本文将桥估计的变量选择方法应用于Cox比例风险模型中,该方法使用的惩罚函数是p∑j=1｜βj｜γ.用桥估计方法估计未知参数和变量选择,在一定条件下,讨论了基于惩罚部分似然的桥估计方法在Cox比例风险模型中的Oracle性质,即：相合性和渐近正态性.     

正交基低冗余无监督特征选择法

借鉴基于正则回归的无监督并行正交基聚类特征选择法和最大互信息系数,提出正交基低冗余无监督特征选择法.该方法在正交基下选择具有判别能力的特征,可用最大互信息系数矩阵选择低冗余性的特征子集. 4个图像数据集上的实验结果表明:该方法选择的特征子集可以提高聚类准确率.     

基于split-and-conquer和非参数向前选择法的变量选择

变量选择是统计学界研究的重要课题之一.当处理高维数据时,一些常用的变量选择方法大多比较耗时,因此提出了一种既能筛选出高维数据中的变量又能节省时间的方法:基于split-and-conquer的非参数向前选择法.首先使用split-and-conquer方法将数据进行拆分,然后使用B样条函数逼近的非参数向前选择法进行研究.实验结果表明:基于split-and-conquer的非参数向前选择法可以较好地将变量选择出来,并且节省了大量时间.     

基于互信息的辅助变量筛选及在火电厂NOx软测量模型中的应用

辅助变量的选取是软测量建模中重要的一步;但由于待选变量数目多、与主导变量非线性相关、信息冗余大等因素导致辅助变量的选择不够合理。在信息熵和互信息理论基础上,改进IBF和MIFS变量筛选算法,综合考虑了辅助变量和主导变量之间的最大相关性,以及辅助变量之间的最小冗余性。作为算例使用改进后的算法,筛选了某燃煤机组运行历史数据,建立了省煤器出口NOx浓度的GA-BP软测量模型。实验证明这种基于互信息的变量筛选方法可以有效提高模型的输出精度和泛化能力。     

带L1规划的广义线性模型中的一种系数估计法

介绍了L1规划广义线性模型(GLM)的一种系数估计法,估计系数的同时进行变量选择,从而确立模型.事实上,此算法用来选择变量更有用.L1规划法按照对系数一范数的惩罚来选择变量,是向前选择变量法的一种改进,运用凸优化的预测—修正法,GLM系数估计法可有效地算出系数,其中规划参数的步长对控制系数精确性至关重要,本文对三种步长选择法作了相应的比较和分析,接着给出算法的推广,最后总结算法并且对这种估计法的应用范围进行了展望.     

对流方程的一种特征差分算法

将竺征线方程与有限差分方法相结合，借助于双线性插值，给出了求解对流方程数值解的一种新的特征差分格式。该算法的优点是插值节点容易选取，计算格式绝对稳定，特别适用于求解变系数方程。