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响应变量缺失下可伸缩的模型平均估计
1
作者 马跃 黄彬 刘淑洁 《应用数学进展》 2024年第5期2520-2529,共10页
当响应变量缺失时,本文研究了线性模型的可伸缩的模型平均估计问题。基于逆概率加权方法和奇异值分解对原模型进行转换,所构建的模型平均估计最多只需要选择p个候选模型的权重。利用Jackknife准则选择权重,且权重之和不必限制为1。在一... 当响应变量缺失时,本文研究了线性模型的可伸缩的模型平均估计问题。基于逆概率加权方法和奇异值分解对原模型进行转换,所构建的模型平均估计最多只需要选择p个候选模型的权重。利用Jackknife准则选择权重,且权重之和不必限制为1。在一定的条件下证明了所提方法在实现最小二次损失意义下是渐近最优的,并通过数值模拟进一步验证了所提方法在预测效率和计算成本方面的优良性。 展开更多
关键词 可伸缩的 模型平均 缺失的响应变量 奇异值分解 渐近最优性
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响应变量缺失时偏线性测量误差模型的变量选择
2
作者 黄彬 杨凌霞 徐修友 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期5-10,共6页
考虑当响应变量缺失且协变量包含测量误差时偏线性模型的变量选择问题,提出了基于SCAD(smoothly clipped absolute deviation)惩罚最小二乘和STEE(smooth-threshold estimating equations)的两种变量选择方法.利用半参数回归替代估计来... 考虑当响应变量缺失且协变量包含测量误差时偏线性模型的变量选择问题,提出了基于SCAD(smoothly clipped absolute deviation)惩罚最小二乘和STEE(smooth-threshold estimating equations)的两种变量选择方法.利用半参数回归替代估计来处理缺失的响应变量.通过选择合适的调整参数,且在一定的正则条件下,可以证明这两种变量选择方法具有渐进正态性和先知性.数值模拟研究进一步给出了估计的有限样本性质. 展开更多
关键词 变量选择 缺失的响应变量 带测量误差协变量 SCAD STEE
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