具有自相关误差变系数回归模型的局部线性估计

变系数回归模型误差具有自回归结构时,基于重新改写具有自回归误差的变系数回归模型为独立误差的变系数回归模型,文章提出其局部线性估计方法.模拟结果显示该估计方法是有效的.     

混凝土碳化深度的贝叶斯自回归预测分析

总结和分析了影响混凝土碳化的主要因素及碳化深度计算模型,讨论了参数随机性及不确定性对碳化深度预测计算结果的影响.根据贝叶斯分析的基本原理,研究了混凝土碳化深度预测的贝叶斯自回归方法.该方法根据马尔可夫链(Markov Chain)的概率密度演化,利用吉布斯(Gibbs)抽样及蒙特卡洛(Monte Carlo)数值模拟,建立了混凝土碳化深度的随时贝叶斯自回归模型.该模型形式简单,收敛性好,且具有较高的预测精度.利用该方法和实测的碳化深度结果,建立自回归模型,可以对混凝土碳化深度进行更新预测.     

基于贝叶斯Logit模型的死亡事故发生概率分析

为了进一步提高交通安全水平,揭示死亡交通事故发生概率的主要影响因素,通过对2013—2018年淄博市境内伤亡交通事故数据的统计描述与深度解析,采用Logit回归的方法对交通事故死亡发生概率及其影响因素进行分析和描述,建立了贝叶斯Logit事故分析模型;利用极大似然法对模型初始参数进行估计,并基于吉布斯采样的蒙特卡洛马尔科夫链算法对模型参数后验分布进行迭代计算和标定;根据接收者操作特性曲线对模型拟合优度进行评价。研究结果表明:(1)凌晨时段(0:00-7:00)发生死亡事故的概率最高,早高峰时段(7:00-10:00)发生死亡事故的概率是凌晨时段的0.83倍;(2)发生严重的交通事故时,单方事故出现人员死亡的概率是多方事故的2.08倍;(3)雨天出现死亡交通事故的概率是晴天的1.12倍,雪天发生死亡交通事故的概率是晴天的0.34倍,并且死亡事故的发生概率随着能见度的降低而升高。     

空间自回归模型中的强相合性

(n,n)表示在空间自回归模型Zij=αZi-1,j βZi,j-1-αβZi-1,j-1 εij中参数(α,β)的Guass-Newton估计,根据已知的结论:当α=β=1时,{n3/2)((^αn)-α,(^β)n-β)}收敛于二元正态随机向量分布即limn{n3/2(^αn)-α,(^β)n-β))′}(D→)N2(0,Γ),其中Γ=diag(2,2).利用双参数强鞅收敛定理,可以证明,当r<(3)/(2)时,nr(n-α,n-β)→(-0).a.e.     

扰动项序列自回归模型参数的最小二乘估计

提出一种求解扰动项序列自相关系数及估计回归模型参数B的迭代方法．证明了该迭代方法关于残差平方和具有全局收敛性质．     

分位点门限自回归时间序列模型的贝叶斯方法

本文运用贝叶斯方法研究了门限分位点自回归时间序列模型的估计和预测. 将分位点回归的最优化问题转化为极大似然估计的问题,从而可以利用Metropolis-Hastings算法对模型中的参数进行Bayesian估计. 同时我们将模型应用于上证综合指数的增长率的数据, 得到了这一增长率的分位点估计. 这一方法的优越之处在于它不需要对数据的分布作预先的假定.     

幂函数自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到幂函数自回归模型的自回归分析,获得了幂函数自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.     

线性自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到线性自回归模型的自回归分析,获得了线性自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量。     

对数函数自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到对数函数自回归模型的自回归分析,获得了对数函数自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.     

空间自回归模型下的高校学费分析

为了使高校学费收费更加合理化,同时给有关部门提供更科学合理的参考依据,运用空间自回归方法,以中国高校收费的实际情况为背景,结合近年来中国经济生活各方面的发展出现的一些新特点,并且将城镇居民的生活水平也纳入参考标准范围内,计算出对于城镇居民来说较为合理的高等学校学费的一个实际金额。该分析成果对今后高校收费具有一定的参考价值。     

自回归模型的自回归分析及其应用

将线性回归分析推广到7种自回归模型的自回归分析,获得自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.通过实例分析论证了自回归模型的应用.     

基于近似贝叶斯的模型选择

讨论了近似贝叶斯计算(ABC)方法的改进算法ABC-SMC在实际建模过程中的模型选择和参数估计问题.ABC算法是一个似然自由的算法.当似然函数难以计算或没有精确解析形式的情形时,ABC算法规避了似然函数的计算,转而关注模型的生成模拟,这也是该算法的核心.ABC-SMC在经典的ABC框架上改造了抽样过程,利用序列蒙特卡罗...     

函数系数自回归模型推广形式的Back-Fitting估计

文章针对时间序列中函数系数自回归模型给出其推广形式,借助向后拟合的思想介绍推广形式中函数系数部分和参数部分的估计,该方法可以得到模型中的常值系数估计量的精确表达式;并通过一个数值模拟表明所提出的估计方法具有可行性和稳定性.     

空间自回归模型在水库边坡位移预测中的应用

针对传统位移监测很少考虑不同测点之间相互作用的问题,基于经济学领域空间计量学基本理论,研究了空间自回归模型在边坡位移预测中的应用。以某工程高边坡外观位移数据为例,对边坡的位移状况进行预测,并与传统的自回归积分滑动平均模型相比较。结果表明:(a)在空间自相关系数较为显著的条件下,运用空间自回归模型可以较为精确地预测边坡变形状况,且优于传统模型;(b)空间自回归模型相较于传统模型参数更加简洁、考虑的影响因素更全面,可以同时对空间所有测点位移进行估计。     

基于贝叶斯推理的决策树模型

针对决策树（DT）模型缺乏概率背景这一问题，将贝叶斯推理引入DT模型，提出了一种基于贝叶斯推理的决策树（BDT）模型．在假定所含待定参量的先验与似然的前提下，借助贝叶斯推理获得参量的后验，然后运用逆跳马尔科夫链蒙特卡洛算法对后验抽样，最终求出样本属于某一类别的置信度，从而避免了武断判决．BDT模型以抽样代替拆分与剪枝操作，既直观又灵活，同时在抽样时考虑了不同的树结构与递归分割方案，使得分类准确率得以提高．仿真实验结果表明，BDT模型的平均分类准确率与DT模型相比提高了1．7％～3．5％．     

隐马尔科夫多元线性回归模型中未知隐状态个数的贝叶斯模型选择

针对隐马尔科夫模型在进行马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)迭代时隐状态向量不停改变的问题.首先,使用贝叶斯方法研究隐状态个数未知的隐马尔科夫多元线性回归模型,对偏差信息准则计算方法进行改进.其次,使用MCMC算法对模型进行后验模拟,计算模型的DIC值.最后,通过比较不同隐状态个数模型的DIC值实现了贝叶斯模型选择的目的.     

部分线性自回归模型中误差矩的分段多项式估计

目的研究部分线性自回归模型中误差矩的估计。方法利用非参数分段多项式估计和最小二乘法进行讨论。结果给出了误差tε的k(k≥1)阶矩及误差方差σ2的估计的大样本性质。结论误差k(k≥1)阶矩的估计的收敛速度为T-1/2,T(^σ2T-σ2)/D^T依分布收敛于N(0,1),其中^σ2T和D^2T分别为σ2和Var(23ε)的分段多项式估计,T为数据个数。     

经济新常态下产业结构与经济增长关系的实证研究——基于贝叶斯向量自回归与状态空间模型

在经济新常态背景下,正确处理好产业结构与经济增长之间的关系具有重要的现实意义.文章通过采用贝叶斯向量自回归(BVAR)和状态空间模型,对1978-2015年武夷山市三大产业结构与经济增长的关系进行了实证研究.实证结果表明,武夷山经济增长对来自三大产业随机冲击的反应延迟;三次产业对经济增长的影响具有时变特征,特别是从1998年后,第三产业对经济增长的影响出现较大幅度增加,这预示着随着时间的推移第三产业必将成为推动武夷山市经济增长的主要产业.所以,加快调整产业结构政策,完善产业转型所需投资和人才队伍保障,促进产业结构升级是未来促进武夷山市经济增长的重要途径.     

S型曲线自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到S型曲线自回归模型的自回归分析,获得了S型曲线自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.     

自回归模型阶的一种强相容估计

在这篇文章中,我们给出一种AR(p_0)模型阶的估计,并且证明了这个估计的强相容性。