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空间部分线性变系数模型的分位回归估计
被引量:
1
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作者
梁永玉
田茂再
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022年第9期36-41,共6页
文章针对空间数据统计与回归建模,提出空间部分线性变系数模型,并提出了一种基于二元惩罚样条的非参数逼近分位回归估计方法。该方法不仅可以有效地处理变系数部分复杂边界、不规则形状的空间区域划分和非参数函数的逼近,而且整体上展...
文章针对空间数据统计与回归建模,提出空间部分线性变系数模型,并提出了一种基于二元惩罚样条的非参数逼近分位回归估计方法。该方法不仅可以有效地处理变系数部分复杂边界、不规则形状的空间区域划分和非参数函数的逼近,而且整体上展现出不同分位水平下的解释能力。同时,针对模型实现问题,还提出了基于交替方向乘子法(ADMM)的参数估计算法,数值模拟说明该方法的估计结果更加稳健、有效。
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关键词
空间变系数模型
半参数分位回归
二元惩罚样条
ADMM算法
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职称材料
题名
空间部分线性变系数模型的分位回归估计
被引量:
1
1
作者
梁永玉
田茂再
机构
兰州财经大学统计学院
中国人民大学应用统计科学研究中心
中国人民大学统计学院
新疆财经大学新疆社会经济统计研究中心
新疆财经大学统计与数据科学学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022年第9期36-41,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(11861042)
全国统计科学研究项目重点项目(2020LZ25)。
文摘
文章针对空间数据统计与回归建模,提出空间部分线性变系数模型,并提出了一种基于二元惩罚样条的非参数逼近分位回归估计方法。该方法不仅可以有效地处理变系数部分复杂边界、不规则形状的空间区域划分和非参数函数的逼近,而且整体上展现出不同分位水平下的解释能力。同时,针对模型实现问题,还提出了基于交替方向乘子法(ADMM)的参数估计算法,数值模拟说明该方法的估计结果更加稳健、有效。
关键词
空间变系数模型
半参数分位回归
二元惩罚样条
ADMM算法
Keywords
spatial
variable
coefficient
models
semiparametric
quantile
regression
binary
penalty
spline
ADMM
algorithm
分类号
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
空间部分线性变系数模型的分位回归估计
梁永玉
田茂再
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022
1
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引证文献
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