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单调缺失机制下高维纵向线性回归模型的变量选择
被引量：
2
1
作者
汤杨冰
田瑞琴
徐登可
《高校应用数学学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2017年第2期241-252,共12页
在响应变量带有单调缺失的情形下考虑高维纵向线性回归模型的变量选择.主要基于逆概率加权广义估计方程提出了一种自动的变量选择方法,该方法不使用现有的惩罚函数,不涉及惩罚函数非凸最优化的问题,并且可以自动地剔除零回归系数,同时...
在响应变量带有单调缺失的情形下考虑高维纵向线性回归模型的变量选择.主要基于逆概率加权广义估计方程提出了一种自动的变量选择方法,该方法不使用现有的惩罚函数,不涉及惩罚函数非凸最优化的问题,并且可以自动地剔除零回归系数,同时得到非零回归系数的估计.在一定正则条件下,证明了该变量选择方法具有Oracle性质.最后,通过模拟研究验证了所提出方法的有限样本性质.
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关键词
纵向数据
广义估计方程
单调缺失
变量选择
逆概率加权
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职称材料
纵向缺失数据下高维部分线性回归模型的变量选择
2
作者
田瑞琴
徐登可
《杭州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2020年第3期273-281,共9页
针对纵向单调缺失数据下高维部分线性回归模型的变量选择,提出了逆概率加权光滑阈估计方程变量选择方法,其中非参数分量使用样条估计.在适当正则条件下,证明了该变量选择方法具有Oracle性质,并通过模拟研究验证了所提出方法的有限样本性质.
关键词
纵向数据
单调缺失
变量选择
广义估计方程
B样条
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职称材料
等级数据缺失形态下两多元正态均值向量的推断
被引量：
2
3
作者
禹建奇
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第11期20-23,共4页
文章首先定义了等级数据缺失形态,考虑了等级数据缺失形态下,两个多元正态总体的均值向量的推断问题。在假设两总体协差阵相等的前提下,提出了一类似于Hoteelling T^2的枢轴量,并用等矩方法近似它的分布,利用该分布做检验与区间估计。...
文章首先定义了等级数据缺失形态,考虑了等级数据缺失形态下,两个多元正态总体的均值向量的推断问题。在假设两总体协差阵相等的前提下,提出了一类似于Hoteelling T^2的枢轴量,并用等矩方法近似它的分布,利用该分布做检验与区间估计。近似的精确性通过蒙特卡洛数据模拟加以说明,模拟结果证明,即使对小样本,该近似结果也非常满意。
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关键词
等级数据缺失形态
单调数据缺失形态
覆盖概率
置信水平
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职称材料
纵向非单调缺失数据下部分线性模型的广义经验似然推断
被引量：
1
4
作者
刘娟芳
薛留根
胡玉琴
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期1588-1596,共9页
为了研究纵向非单调缺失数据下部分线性模型的估计问题,基于二次推断函数提出了回归系数和基准函数的广义经验似然比函数,得到了相应的极大经验似然估计.证明了所提出的经验对数似然比渐近于卡方分布,由此构造了相应的置信域和逐点置信...
为了研究纵向非单调缺失数据下部分线性模型的估计问题,基于二次推断函数提出了回归系数和基准函数的广义经验似然比函数,得到了相应的极大经验似然估计.证明了所提出的经验对数似然比渐近于卡方分布,由此构造了相应的置信域和逐点置信区间,模拟研究比较了广义经验似然与正态逼近方法的有限样本性质.
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关键词
纵向数据
非单调缺失
广义经验似然
二次推断函数
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职称材料
有缺失数据的正态母体参数的后验分布及其抽样算法
被引量：
1
5
作者
李开灿
黄学维
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2009年第2期200-206,共7页
在缺失数据机制是可忽略的、先验分布是逆矩阵Γ分布的假设下,利用矩阵的cholesky分解和变量替换方法,本文导出了有单调缺失数据结构的正态分布参数的后验分布形式.进一步用后验分布的组成特点,构造了单调缺失数据结构的正态分布的协方...
在缺失数据机制是可忽略的、先验分布是逆矩阵Γ分布的假设下,利用矩阵的cholesky分解和变量替换方法,本文导出了有单调缺失数据结构的正态分布参数的后验分布形式.进一步用后验分布的组成特点,构造了单调缺失数据结构的正态分布的协方差矩阵和均值后验分布的抽样算法.
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关键词
矩阵Γ分布
后验分布
单调缺失数据结构
抽样算法
原文传递
题名
单调缺失机制下高维纵向线性回归模型的变量选择
被引量：
2
1
作者
汤杨冰
田瑞琴
徐登可
机构
浙江农林大学统计系
出处
《高校应用数学学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2017年第2期241-252,共12页
基金
浙江省自然科学基金(LQ15A010008
LY17A010026)
+1 种基金
全国统计科学研究项目(2016LZ06)
浙江省统计研究课题(20150616)
文摘
在响应变量带有单调缺失的情形下考虑高维纵向线性回归模型的变量选择.主要基于逆概率加权广义估计方程提出了一种自动的变量选择方法,该方法不使用现有的惩罚函数,不涉及惩罚函数非凸最优化的问题,并且可以自动地剔除零回归系数,同时得到非零回归系数的估计.在一定正则条件下,证明了该变量选择方法具有Oracle性质.最后,通过模拟研究验证了所提出方法的有限样本性质.
关键词
纵向数据
广义估计方程
单调缺失
变量选择
逆概率加权
Keywords
longitudinal
data
generalized
estimating
equation
monotone
missing
variable
se-lection
inverse
probability
weighted
分类号
O212.14 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
纵向缺失数据下高维部分线性回归模型的变量选择
2
作者
田瑞琴
徐登可
机构
杭州师范大学理学院
浙江农林大学理学院
出处
《杭州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2020年第3期273-281,共9页
基金
国家自然科学基金项目(11801514)
浙江省自然科学基金项目(LY17A010026).
文摘
针对纵向单调缺失数据下高维部分线性回归模型的变量选择,提出了逆概率加权光滑阈估计方程变量选择方法,其中非参数分量使用样条估计.在适当正则条件下,证明了该变量选择方法具有Oracle性质,并通过模拟研究验证了所提出方法的有限样本性质.
关键词
纵向数据
单调缺失
变量选择
广义估计方程
B样条
Keywords
longitudinal
data
monotone
missing
variable
selection
generalized
estimating
equation
B-spline
分类号
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
等级数据缺失形态下两多元正态均值向量的推断
被引量：
2
3
作者
禹建奇
机构
桂林理工大学理学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第11期20-23,共4页
基金
桂林理工大学博士科研启动基金资助项目(2014)
文摘
文章首先定义了等级数据缺失形态,考虑了等级数据缺失形态下,两个多元正态总体的均值向量的推断问题。在假设两总体协差阵相等的前提下,提出了一类似于Hoteelling T^2的枢轴量,并用等矩方法近似它的分布,利用该分布做检验与区间估计。近似的精确性通过蒙特卡洛数据模拟加以说明,模拟结果证明,即使对小样本,该近似结果也非常满意。
关键词
等级数据缺失形态
单调数据缺失形态
覆盖概率
置信水平
Keywords
hierarchical
missing
pattern
monotone
missing
pattern
coverage
probability
confidence
level
分类号
O213.2 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
纵向非单调缺失数据下部分线性模型的广义经验似然推断
被引量：
1
4
作者
刘娟芳
薛留根
胡玉琴
机构
北京工业大学应用数理学院
河南师范大学数学与信息科学学院
浙江财经大学数据科学学院
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期1588-1596,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(11331011)
北京市自然科学基金资助项目(1142003)
文摘
为了研究纵向非单调缺失数据下部分线性模型的估计问题,基于二次推断函数提出了回归系数和基准函数的广义经验似然比函数,得到了相应的极大经验似然估计.证明了所提出的经验对数似然比渐近于卡方分布,由此构造了相应的置信域和逐点置信区间,模拟研究比较了广义经验似然与正态逼近方法的有限样本性质.
关键词
纵向数据
非单调缺失
广义经验似然
二次推断函数
Keywords
longitudinal
data
non-
monotone
missing
generalized
empirical
likelihood
quadratic
inference
functions
分类号
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
有缺失数据的正态母体参数的后验分布及其抽样算法
被引量：
1
5
作者
李开灿
黄学维
机构
湖北师范学院数学与统计学学院
出处
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2009年第2期200-206,共7页
基金
湖北省优秀创新团队项目
湖北省教育厅重点项目(D200622001)资助.
文摘
在缺失数据机制是可忽略的、先验分布是逆矩阵Γ分布的假设下,利用矩阵的cholesky分解和变量替换方法,本文导出了有单调缺失数据结构的正态分布参数的后验分布形式.进一步用后验分布的组成特点,构造了单调缺失数据结构的正态分布的协方差矩阵和均值后验分布的抽样算法.
关键词
矩阵Γ分布
后验分布
单调缺失数据结构
抽样算法
Keywords
matrix-F
distribution
posteriors
distribution
monotone
missing
data
configuration
sampling
algorithm
分类号
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
单调缺失机制下高维纵向线性回归模型的变量选择
汤杨冰
田瑞琴
徐登可
《高校应用数学学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2017
2
下载PDF
职称材料
2
纵向缺失数据下高维部分线性回归模型的变量选择
田瑞琴
徐登可
《杭州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2020
0
下载PDF
职称材料
3
等级数据缺失形态下两多元正态均值向量的推断
禹建奇
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017
2
下载PDF
职称材料
4
纵向非单调缺失数据下部分线性模型的广义经验似然推断
刘娟芳
薛留根
胡玉琴
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016
1
下载PDF
职称材料
5
有缺失数据的正态母体参数的后验分布及其抽样算法
李开灿
黄学维
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2009
1
原文传递
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