稳健的深度加权小波估计

在非参数回归模型中,原有的回归估计对于数据的扰动不稳健,为避免此问题,文章给出一种称为深度加权回归模型的新的非参数回归模型,并且定义了一种深度加权小波估计,这种新的估计对于数据的扰动是稳健的,有非常高的崩溃值,其值接近1／2．     

基于分位数回归的企业债信用风险研究

将非参数GARCH模型的方差方程取对数变换后所得的模型用于估计企业债利差波动率。针对模型误差的非对称性，利用更为稳健的分位数回归方法估计改进后的非参数可加GARCH模型。实证分析结果表明，改进后的模型对波动率的估计更为有效；分位数回归方法比最小二乘回归方法能更有效的克服模型误差的非正态影响，对异常值的敏感程度更低，是一种非常稳健的估计方法。     

随机删失非参数固定设计回归模型的诊断

文章主要研究了随机删失非参数固定设计回归模型的统计诊断。首先利用随机删失非参数回归模型的性质和生存分布的Kaplan-Meier乘积限估计,将原模型转化为非参数回归模型进行研究;然后证明了数据删除模型与均值漂移模型的等价性,并给出了诊断异常点和强影响点的一些诊断统计量;最后通过实例分析,验证了上述诊断方法的有效性。     

基于半参数模型的插补方法研究

数据缺失是在数据收集中普遍存在的现象,因而缺失数据的插补问题就成了数据分析领域的重要命题.常用的插补模型有参数模型、非参数模型和半参数模型,其中关于半参数模型的研究较少,考虑到半参数模型的优越性,文章将半参数回归模型与插补方法相结合,利用最小二乘核估计构建半参数模型,再利用辅助变量对目标变量进行估计来建立缺失数据的插补数据集,进而实现缺失数据的插补,并通过案例探究该方法的实现及其可行性.     

相依函数型数据递推改良核回归估计的收敛性

研究了基于相依函数型数据非参数回归函数算子的估计问题,构造了非参数回归函数算子递归改良核估计,利用非参数函数型渐近理论,对估计量进行分解,建立了其递归改良核估计在α-混合相依函数型数据下的几乎完全收敛性及其收敛速度,推广了现有文献中的相关结果.     

流形拓展t-过程回归（英文）

本文提出了一种流形拓展t-过程回归模型,用来分析带有复杂协变量的函数型数据.该流形拓展t-过程回归模型可将协变量数据变换至特征空间,然后用拓展t-过程回归将特征空间数据转换到观测数据空间,从而对观测数据进行建模.我们建立了一个估计程序来估计模型中的参数.对真实数据和模拟数据进行了分析,结果说明所提流形拓展t-过程回归模型是可行的.     

广西城镇居民人均收入和消费的非参数回归估计

本文尝试用非参数回归方法研究居民人均可支配收入与消费的关系,应用非参数局部多项式估计方法对广西1980年~2010年城镇居民人均可支配收入与消费数据进行实证分析,克服了传统线性回归模型在讨论居民人均可支配收入与消费关系的不足。实证结果表明非参数回归方法优于线性回归方法.     

单函数指标非参数回归估计的一致几乎完全收敛

文章研究了单函数指标非参数回归模型的估计问题,利用Kolmogorov熵的方法,基于时间序列函数型数据,在α混合相依序列下,获得了模型中非参数回归函数算子核估计的一致几乎完全收敛及其收敛速度,推广了现有文献中的相关结果。     

随机缺失情况下固定设计半参数回归模型的相合性

目的在随机缺失情况下证明固定设计半参数回归模型的强相合性。方法利用引理,一些不等式及已给条件进行证明。结果证明了参数β的最小二乘估计和未知函数g(.)的非参数核估计是强相合的。结论随机缺失下半参数回归模型中β的参数估计和非参数函数g(.)的估计量是强相合的。     

缺失数据情形下半参数回归模型的二阶段估计

在响应变量有缺失的不完全数据情形下,利用二阶段估计方法得到半参数回归模型Y=X’β＋g（T）＋e中参数β和非参数g（·）的估计,并给出估计渐近正态性的充分条件．     

缺失数据下局部M-估计的相合性和渐近正态性

在缺失响应变量的不完全数据下,对非参数回归模型进行研究,利用稳健的变窗宽局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的估计,并证明了局部M-估计具有相合性和渐近正态性.所提出的方法继承了局部多项式回归的优点并且克服了最小二乘方法缺乏稳健性的缺点.并且使用变窗宽提高了所得M-估计的可塑性,使之能成功地处理空间非齐次曲线、异方差性及非均匀设计密度.所得估计的渐近结果为求渐近最优方案以及直接从数据估计最优变窗宽提供了理论基础.     

污染数据半参数回归模型中的强相合估计

同删失数据一样 ,在实际工作中经常遇到一些关于污染数据的统计分析问题 .对于删失数据已得到了一系列较为深刻的结果 ,但对污染数据问题的研究却不多 .污染数据回归模型是生物统计中常用的模型 .考虑一类污染数据半参数回归模型 ,建立了模型的参数、回归函数和污染系数的估计 ,并在适当条件下证明了它们具有强相合性 .     

删失非线性模型的中位数回归

研究了带有不完全数据的非线性模型的中位数回归问题.将完全数据线性回归模型的L1方法推广到随机右删失非线性中位数回归模型中,提出了一种估计非线性中位数回归模型参数的半参数方法,并得到了估计量的强相合性和渐近正态性.     

基于贝叶斯估计的空间函数型自回归模型及其应用

目的 为了研究函数型数据中响应变量的空间相关性,根据现有研究方法,对具有空间依赖性的函数型数据进行研究,并提出其模型的贝叶斯估计方法。方法 以典型空间自回归模型为基础,根据函数响应变量的空间依赖性,假设响应变量和解释变量间存在内生关系,生成空间函数型自回归模型,通过主成分分析将模型中函数型部分变为离散型,然后在给定先验情况下计算模型中参数的完全条件后验分布,使用贝叶斯MCMC方法进行估计。结果 使用联合Gibbs采样和随机游动的Metropolis-Hastings算法对模型中参数进行估计,通过模拟研究发现：不同参数下模型的函数型系数以及其他参数的估计偏差和均方误差较小,由此验证了贝叶斯估计方法的有效性,同时将空间函数型模型用于重庆市主城区新房平均价格的实证分析,结果表明所提出模型的贝叶斯估计方法是有效的。结论 使用贝叶斯估计方法对模型中参数进行估计,在不同情况下函数型解释变量的估计效果一直都比较好,并且随着样本量的增大,其估计效果也越来越好,可以认为使用贝叶斯估计方法对空间函数型自回归模型进行估计是有效且可行的,同时通过实证分析说明重庆市主城区新房平均价格具有空间自相关性,而且会受到...     

半参数估计及其与最小二乘估计的比较与分析

介绍了半参数回归分析原理,初步探讨了半参数模型在测量数据处理中的应用,并通过算例,将半参数回归分析结果与经典最小二乘估计结果进行了对比分析,分析结果表明半参数估计在测量系统误差分离方面具有良好效果.说明半参数回归分析在现代测量中有较好的应用前景.     

缺失数据下局部线性回归估计的渐近性质

在缺失响应变量的不完全数据下,对非参数回归模型进行研究,利用局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的估计,并证明了缺失数据下局部线性回归光滑具有渐近正态性和相合性.     

区间删失数据下基于OLLGG分布的多参数回归模型的参数估计

该文基于Ⅱ型区间删失数据,在OLLGG分布下提出多参数回归模型,通过线性回归刻画分布参数与协变量之间的关系,并通过极大似然方法给出了模型的参数估计,数值模拟验证了模型参数的估计有良好的性质,将提出的模型应用到血友病患者HIV感染的数据中,发现提出的模型对数据有灵活的拟合效果.     

缺失数据下半参数回归模型的局部线性光滑

在缺失响应变量的不完全数据下,对半参数回归模型进行研究.利用最小二乘和局部线性回归拟合方法建立缺失数据下半参数回归模型参数分量和非参数分量的局部线性估计.在适当的条件下,得到^βn,^nσ的渐近正态性和^gn(t)最优弱收敛速度.     

部分线性回归模型中改进的差分估计及SCAD

考虑了部分线性回归模型中回归参数向量估计的问题,提出了具有更好性质的压缩差分估计,并且将SCAD惩罚函数运用到模型中得到SCAD估计,然后通过Monte Carlo模拟了压缩差分估计和SCAD估计的相关结果,并对它们之间的优劣进行了比较.     

一类非参数的ARMA模型

用任意的一元函数代替常数作为线性自回归滑动平均(ARMA)模型中自回归项的系数,提出并研究一类新的非参数ARMA模型.首先研究该模型的概率性质,获得了该模型的平稳性条件.分别用局域线性回归和全局的最小二乘方法估计模型中的函数系数和参数,在函数系数的局域线性估计中,推广了一个GCV准则以选择最优的窗宽.为了检验特殊的参数化模型是否已经足够描述实际数据的动态结构,提出了一个Bootstrap检验方法.随机仿真的例子表明本文的估计和检验方法是正确的和可行性的.进一步,用该模型成功地分析了一个实际数据集.