删失回归模型的随机逼近

讨论了删失回归模型系数的LAD估计．Rao and zhao(1992)提出了一般线性回归模型系数的M估计的随机逼近，本文把这一方法推广到删失回归模型。     

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.     

Logistic回归模型的统计诊断与实例分析

通过研究logistic回归模型的诊断,对模型的影响分析、均值漂移模型、异常点的score统计量进行了分析.推导出了判别强影响点或者异常点的诊断统计量,如广义cook距离、似然距离,讨论了局部影响分析,最后给出了实例分析.     

Poisson回归模型的统计诊断与影响分析

文章研究了Poisson回归模型的统计诊断和影响分析方法,得到了一系列诊断统计量和检验统计量,并应用实际数值例子对诊断方法的有效性进行了验证。     

基于时空地理加权回归的服务区驶入量影响因素分析

为掌握河北省服务区驶入量的时空分布规律,构建了时空地理加权回归（geographically and temporally weighted regression,GTWR）模型,揭示了服务区规模、服务区地理区位、关联地区土地利用、高速公路类型等因素在时间和空间上对服务区不同车型驶入量的影响。结果表明：时空地理加权回归模型的拟合结果显著优于最小二乘回归模型与地理加权回归模型;断面交通量对三种车型均具有促进作用,特别是在夏季高温地区服务区对于小型车驶入量促进作用显著;2~4h车程范围内,风景名胜密度对小型车驶入量具有促进作用,且在旅游旺季及位于旅游业发达城市的服务区影响最显著;2~4h车程范围内工商业型信息点(point of information,POI)密度对大中型车驶入量具有促进作用,特别是在货运高峰期及位于商贸发达城市的服务区促进作用显著;所属高速公路沿途资源型城市数量对服务区大型车驶入量具有显著促进作用,特别是在供暖季节。     

时空加权回归模型的变窗宽局部估计

基于合变系数模型的局部线性估计方法与时空加权回归(GTWR)拟合方法,给出了时空加权回归模型的局部估计方法,并在其中嵌入一个变窗宽以提高其估计精度.     

地理加权回归模型的平稳性检验

利用最小二乘估计理论,给出了在地理加权回归模型(GWR模型)中回归关系的全局平稳性检验方法和各回归系数随空间位置变化的平稳性检验方法.     

加权线性回归模型的BLUE影响分析

讨论了一组或m组数据扰动或删除前后BLUE的变化及协方差扰动和数据删除对BLUE的混合影响,分别建立了β^W(J),^βW(i),^βW,gi(j)与^βW的关系;提出了度量数据扰动或删除对BLUE的影响的W K统计量,并给出了W K统计量与广义相关系数的关系,得到KI(J)与KI(I)的上下界;最后用实例说明了W K统计量在影响分析时的有效性.     

删失回归模型的加权Bootstrap逼近

研究带删失数据的回归模型.基于合成数据,运用加权Bootstrap方法获得回归系数样本分布的近似估计,并对一般权序列,证明了这种分布近似的有效性及回归系数的加权Bootstrap估计的相合性.据此构造回归系数的加权Bootstrap置信域.数值模拟结果表明,就覆盖率而言,加权Bootstrap置信域优于传统的渐近正态置信域.     

空间混合自回归模型的局部影响分析

基于一阶导数方法,对空间混合自回归模型进行局部影响分析.当模型中误差向量的均值发生扰动时,依据极大似然方法对模型中自回归系数ρ和方差σ2分别构造了检测强影响点或异常点的最大影响方向dmax,ρ和dmax,σ2.数据模拟研究表明,基于dmax,σ2的检测效果明显优于dmax,ρ的效果.同时,对一个实际数据的分析,说明所得结果在实际研究中也是有用的.     

多元约束线性回归中异常值检验

讨论了带约束的多元线性回归模型中异常值的检验问题,证明了带约束的多元数据删除模型与相应的均值漂移模型的统计量之间的等价性,得到了异常值检验的似然比统计量及其分布。     

指示变量随机缺失下变系数模型的分位数回归

本文研究了删失数据以及删失指示量随机缺失情况下部分线性变系数模型的参数估计问题。对非参数部分采用B样条近似,对缺失的指示变量运用极大似然估计,结合分位数回归,得到了参数估计的渐近正态性质和非参数部分的收敛速度。蒙特卡洛模拟和实例分析表明,所提出的方法可以有效处理此类存在缺失的数据,获得有意义的结果。     

多元加权线性模型的影响分析

本文针对多元加权线性模型，讨论了一组观察数据对加权最小二乘估计的影响，给出了影响度量准则和它们的化简式及其分布，建立了Ｗ－Ｋ统计量与广义相关系数之间的联系。     

具有异方差的线性回归模型的统计诊断

为了诊断具有异方差的线性回归模型的异常点,建立了具有异方差的均值漂移模型和数据删除模型.采用Score诊断统计量对具有异方差的均值漂移模型的均值是否漂移进行诊断,证明了异方差存在条件下均值漂移模型和数据删除模型的等价性.这一结果表明,在诊断具有异方差的线性回归模型的异常点时,可考虑采用更加便于处理的均值漂移模型.最后,用Score诊断统计量对镀锌数据进行了异常点的诊断.     

加权回归模型中的影响度量与相关系数

从距离角度研究数据对加权回归模型的影响．建立了加权回归模型中的Ｃｏｏｋ距离,并找到了它与相关系数之间的联系     

时空加权回归模型局部线性估计的渐近性质

在模型分析中,对未知参数的估计及其相关性质的研究甚为重要。首先通过假定时空加权回归模型的回归系数是时空位置的函数,给出了时空加权回归模型的一种局部线性估计方法。其次,在假设I~V及引理1下,研究了由此估计方法得到的第p个系数函数估计量所具有的渐近条件性质。最后,证明了第p个系数函数估计量的渐近条件偏差和渐近条件方差。结果表明该估计具有良好的表现。
     

随机删失半参数回归模型参数估计的渐近性质

考虑半参数回归模型Yi=Xiβ+g(Ti)+ei,i=1,2…,n,β∈Rd为未知回归参数,g(·)为[0,1]上的未知Borel函数.利用偏残差法并综合最小二乘法,定义了右删失数据情形下参数β、g(T)的核估计^β 、^g (T),在一定条件下,证明了^β 的渐近正态性,同时得到了^g (T)的最优收敛速度.     

资产方程中回归函数的局部线性加权估计

通过将标的资产价格所满足的积分方程转化为回归模型,建立了回归模型中回归函数的局部线性加权估计.利用回归函数的估计构造漂移系数的样本估计量,并证明了所构造样本估计量的均方收敛性.从而使利用样本估计量构造漂移系数的估计成为可能.     

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。