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基于众数回归的纵向数据部分线性模型的稳健经验似然及变量选择 被引量:1
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作者 孙晓霏 王康宁 +1 位作者 李劭珉 林路 《中国科学:数学》 CSCD 北大核心 2022年第4期447-466,共20页
众数回归具有稳健性和估计效率高的优势,在某些情形下可以替代均值回归.针对带有高维协变量的纵向数据部分线性模型,本文基于众数回归提出了稳健的经验似然及惩罚的高维众数回归经验似然变量选择方法.新方法能够利用纵向数据的组内相关... 众数回归具有稳健性和估计效率高的优势,在某些情形下可以替代均值回归.针对带有高维协变量的纵向数据部分线性模型,本文基于众数回归提出了稳健的经验似然及惩罚的高维众数回归经验似然变量选择方法.新方法能够利用纵向数据的组内相关性,而且继承了众数回归在稳健性和估计效率方面的优势.基于一些较弱的条件,本文在协变量维数趋于无穷大的高维框架下建立了方法的大样本性质.随机模拟和实际数据分析也验证了方法在有限样本时的表现. 展开更多
关键词 众数回归 高维纵向数据 经验似然 变量选择
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高维纵向数据广义估计方程的渐近正态性
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作者 林松 尹长明 吴迪 《内江师范学院学报》 2018年第10期39-43,共5页
在广义线性模型中,运用Markov inequality等定理,在满足一般规律时,证明了估计方程之间的一些关系;并进一步证明了βn与βn0是渐近相合的.最后运用Lyapunov条件,在满足一般规律的情况下,证明了广义Poisson分布估计量的渐近正态性.以上... 在广义线性模型中,运用Markov inequality等定理,在满足一般规律时,证明了估计方程之间的一些关系;并进一步证明了βn与βn0是渐近相合的.最后运用Lyapunov条件,在满足一般规律的情况下,证明了广义Poisson分布估计量的渐近正态性.以上结果均是在较弱的条件下证明得到,并对相应的结果进行了改进. 展开更多
关键词 广义估计方程 Poisson回归模型 高维纵向数据 渐近正态性
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基于动态协方差建模的纵向数据特征筛选方法
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作者 陈欣悦 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2023年第4期69-76,共8页
为了使统计分析有效进行,特征筛选问题在超高维领域已被众多学者广泛研究;针对现存特征筛选方法不能灵活处理超高维纵向数据的组内相关性问题,提出一个基于动态协方差建模的迭代特征筛选方法,并称之为迭代的动态特征筛选方法;在每次迭... 为了使统计分析有效进行,特征筛选问题在超高维领域已被众多学者广泛研究;针对现存特征筛选方法不能灵活处理超高维纵向数据的组内相关性问题,提出一个基于动态协方差建模的迭代特征筛选方法,并称之为迭代的动态特征筛选方法;在每次迭代过程中,均使用修正的Cholesky分解代替静态协方差矩阵建模方法对纵向数据的组内协方差矩阵进行动态建模,获得灵活的组内协方差矩阵估计,然后将所得估计代入广义估计方程中,并基于广义估计方程特征筛选方法的思想建立特征筛选准则进行筛选,最后当迭代算法收敛时得到最终的筛选子模型;引入随机模拟和酵母细胞周期循环基因表达数据集对迭代的动态特征筛选方法和基于广义估计方程的特征筛选方法以及其他2个经典的独立特征筛选方法进行测试,结果表明:迭代的动态特征筛选方法不仅可以快速地筛选出重要协变量,而且还能够更加灵活地处理纵向数据的组内相关性,拥有更高的筛选精度。 展开更多
关键词 超高维纵向数据 特征筛选 修正的Cholesky分解 广义估计方程 动态协方差建模
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计数数据广义估计方程相关系数矩阵估计的相合性 被引量:3
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作者 林松 尹长明 孙晗 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第2期298-303,共6页
一般线性模型只能拟合一些特殊的资料,而广义线性模型则不一样,它具有较大的灵活性,运用也日趋广泛.基于此,运用广义估计方程证明了高维变量下Poisson分布相关阵的相合性.
关键词 广义估计方程 真实相关阵 高维纵向计数数据 相合性
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高维纵向数据的亚组识别方法及应用 被引量:1
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作者 段谦 吉洋莹 黄磊 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2022年第8期307-317,共11页
在高维纵向数据建模的背景下,构建了一种数据驱动的亚组识别方法,将极大极小凹惩罚方法和同质划分方法结合起来,并基于二值分割法对回归系数之间的变点进行识别。通过统计模拟实验,将所构建的亚组识别方法和其他6种方法进行对比,检验了... 在高维纵向数据建模的背景下,构建了一种数据驱动的亚组识别方法,将极大极小凹惩罚方法和同质划分方法结合起来,并基于二值分割法对回归系数之间的变点进行识别。通过统计模拟实验,将所构建的亚组识别方法和其他6种方法进行对比,检验了所构建的亚组识别方法的性能。通过一个实例数据的分析,即国内各地区生产总值和产业结构的建模,进一步阐述了该方法的优势。 展开更多
关键词 亚组识别 变量选择 高维纵向数据 二值分割
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高维纵向数据的模型平均估计 被引量:2
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作者 陈心洁 赵志豪 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2020年第7期1297-1324,共28页
高维数据的模型选择是当今统计学研究的一个热点问题,但关于高维纵向数据方面的模型平均却少见研究,文章提出了一种利用删组交叉验证准则对高维纵向数据进行模型平均估计的方法,在最小化预测残差意义下,以删组交叉验证为准则,证明了其... 高维数据的模型选择是当今统计学研究的一个热点问题,但关于高维纵向数据方面的模型平均却少见研究,文章提出了一种利用删组交叉验证准则对高维纵向数据进行模型平均估计的方法,在最小化预测残差意义下,以删组交叉验证为准则,证明了其渐近最优性,并通过模拟研究表明,该模型平均方法在估计效果上要优于其它一些传统的模型选择和平均方法. 展开更多
关键词 模型平均 删组估计 高维纵向数据 渐近最优性
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高维纵向属性数据的惩罚广义估计方程分析
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作者 尹长明 付聃 田凯 《海南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第1期6-10,共5页
文章证明了分析高维纵向二值属性数据的惩罚广义估计方程估计的渐近存在性,相合性与渐近正态性.
关键词 属性数据 惩罚广义估计方程 高维纵向数据 渐近正态性
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高维纵向计数数据的惩罚广义估计方程分析
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作者 尹长明 苏连菊 蒙建国 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 2016年第6期154-158,共5页
已有文献对连续性的高维纵向数据的研究较多,而对离散高维纵向数据的研究较少,且条件较复杂。在较简单的条件下,证明了分析高维纵向计数数据的惩罚广义估计方程估计的存在性、相合性与渐近正态性。
关键词 计数数据 惩罚广义估计方程 高维纵向数据 渐近正态性
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