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半变系数模型研究美国爱荷华州埃姆斯市的房价问题 被引量：2
1
作者 胡雪梅 韦小凡 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2021年第1期269-279,共11页
近年来房地产业发展迅猛,房价快速走高,对经济发展和社会稳定产生了重大影响,因此房价研究具有重要的社会价值和经济意义.文章通过散点图及其拟合曲线展示不同协变量和响应变量之间的相关关系,提出半变系数模型建模美国埃姆斯市的房价问... 近年来房地产业发展迅猛,房价快速走高,对经济发展和社会稳定产生了重大影响,因此房价研究具有重要的社会价值和经济意义.文章通过散点图及其拟合曲线展示不同协变量和响应变量之间的相关关系,提出半变系数模型建模美国埃姆斯市的房价问题.文章采用剖面最小二乘法研究7个协变量:地面以上的居住面积、地面以上的房间总数(不包括卫生间)、卫生间总数、房屋整体建材质量和品质、地下室面积、车库面积、建造年份与埃姆斯市房价之间的回归关系,为房价预测研究作准备.研究结果表明半变系数模型在探索美国爱荷华州埃姆斯市房价方面表现较好.因此,文章提供了一种利用半变系数模型同时学习高维数据线性和交互关系的有效方法. 展开更多
关键词 半变系数模型 剖面最小二乘法 房价
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半参数可加模型参数的Bayes估计
2
作者 邬吉波 《西南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第7期1-4,共4页
研究了半参数可加模型参数的Bayes估计问题.导出了半参数可加模型中参数的Bayes最小风险线性无偏估计,同时研究了其均方误差矩阵准则下优于Profile最小二乘估计的优良性.
关键词 半参数可加模型 profile最小二乘方法 均方误差矩阵准则
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变系数部分线性模型的加权随机约束s-K估计
3
作者 张巍巍 《经济数学》 2020年第4期159-163,共5页
研究随机约束条件下半参数变系数部分线性模型的参数估计问题,当回归模型线性部分变量存在多重共线性时,基于Profile最小二乘方法、s-K估计和加权混合估计构造参数向量的加权随机约束s-K估计,并在均方误差矩阵准则下给出新估计量优于s-... 研究随机约束条件下半参数变系数部分线性模型的参数估计问题,当回归模型线性部分变量存在多重共线性时,基于Profile最小二乘方法、s-K估计和加权混合估计构造参数向量的加权随机约束s-K估计,并在均方误差矩阵准则下给出新估计量优于s-K估计和加权混合估计的充要条件,最后通过蒙特卡洛数值模拟验证所提出估计量的有限样本性质. 展开更多
关键词 变系数部分线性模型 多重共线性 随机线性约束 profile最小二乘方法 s-K估计 均方误差矩阵
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建立变系数部分线性固定效应模型分析PM_(2.5)与其他空气污染物的相关关系
4
作者 方成 李志强 胡成盛 《北京化工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期81-86,共6页
以陕西省西安市13个空气观测地点的污染物观测资料为依据,运用统计学分析方法,建立了研究大气污染物PM2.5的浓度与包括当天和前一天SO2、NO2、PM10、CO、O3在内的11个观测指标在空气中浓度相关关系的模型。首先通过做散点图和计算相关... 以陕西省西安市13个空气观测地点的污染物观测资料为依据,运用统计学分析方法,建立了研究大气污染物PM2.5的浓度与包括当天和前一天SO2、NO2、PM10、CO、O3在内的11个观测指标在空气中浓度相关关系的模型。首先通过做散点图和计算相关系数来确定PM2.5和所选解释变量间相关关系,继而根据结果建立变系数部分线性固定效应模型,同时估计模型中各参数,并对模型中线性部分做变量选择,从而近一步优化所建立的模型。最后,将改进后模型的计算结果与实际情形对比分析,证实本文所得结论与实际情形相符合,表明所建模型良好。 展开更多
关键词 PM2.5 面板数据 变系数部分线性固定效应模型 截面最小二乘 变量选择
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半变系数模型的两参数估计
5
作者 左卫兵 王欢 《兰州文理学院学报（自然科学版）》 2020年第6期1-6,共6页
针对半变系数模型中存在的复共线性问题,在轮廓最小二乘法的基础上提出了该模型的两参数估计,在均方误差阵准则下给出了该模型的两参数估计优于前人提出的岭估计的充分必要条件,最后通过数值模拟方法验证新估计的优良性.
关键词 半变系数模型 复共线性 轮廓最小二乘估计 两参数估计
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固定效应部分线性变系数面板数据模型的估计
6
作者 陈芳 胡二琴 《湖北第二师范学院学报》 2022年第2期17-24,共8页
在部分线性变系数面板数据模型基础上,引入了不可观测的固定效应,研究了模型的估计问题。首先引入虚拟变量消除固定效应带来的影响,然后应用轮廓最小二乘估计法对模型中的参数进行估计,接着对模型中的变系数基于B样条基函数展开的方法逼... 在部分线性变系数面板数据模型基础上,引入了不可观测的固定效应,研究了模型的估计问题。首先引入虚拟变量消除固定效应带来的影响,然后应用轮廓最小二乘估计法对模型中的参数进行估计,接着对模型中的变系数基于B样条基函数展开的方法逼近,再对模型中的未知系数函数进行估计,最后通过Monte Carlo模拟方法验证了当解释变量取自于不同分布时,模型的估计在有限样本下具有良好的估计效果。 展开更多
关键词 变系数 轮廓最小二乘估计法 基函数 Monte Carlo
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单指标变系数模型的B样条估计 被引量：3
7
作者 金君 戴家佳 杜彦斌 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2017年第12期2427-2442,共16页
单指标变系数模型(SIVCM)是单指标模型和变系数模型的推广,具有更强的解释性.在文章中主要利用B样条逼近技术、轮廓(profile)最小二乘方法和Levenberg-Marquardt算法研究模型指标参数和系数函数的估计问题,证明了估计的相合性、渐近正态... 单指标变系数模型(SIVCM)是单指标模型和变系数模型的推广,具有更强的解释性.在文章中主要利用B样条逼近技术、轮廓(profile)最小二乘方法和Levenberg-Marquardt算法研究模型指标参数和系数函数的估计问题,证明了估计的相合性、渐近正态性,并通过模拟研究和实例分析,验证了提出的新方法的有效性. 展开更多
关键词 单指标变系数模型 B样条 轮廓(profile)最小二乘方法 LEVENBERG-MARQUARDT算法
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部分线性变系数模型的加权混合几乎无偏岭估计
8
作者 张巍巍 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第15期34-37,共4页
文章研究随机线性约束条件下部分线性变系数模型的参数估计问题。为了克服多重共线性,融合Profile最小二乘估计、几乎无偏岭估计和加权混合估计构造了回归模型参数分量新的加权混合几乎无偏岭估计,并在均方误差矩阵准则下给出新估计量... 文章研究随机线性约束条件下部分线性变系数模型的参数估计问题。为了克服多重共线性,融合Profile最小二乘估计、几乎无偏岭估计和加权混合估计构造了回归模型参数分量新的加权混合几乎无偏岭估计,并在均方误差矩阵准则下给出新估计量优于加权混合估计和几乎无偏岭估计的充要条件,最后通过数值模拟验证了所提出估计量的有限样本性质。 展开更多
关键词 部分线性变系数模型 多重共线性 profile最小二乘方法 几乎无偏岭估计 加权混合估计
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部分线性变系数模型的加权随机约束主成分估计
9
作者 张巍巍 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第22期19-22,共4页
文章研究部分线性变系数模型的参数估计问题,当回归模型线性部分自变量存在多重共线性时,在随机约束条件下,利用Profile最小二乘方法、主成分估计和加权混合估计构造了回归模型新的加权随机约束主成分估计,并在均方误差矩阵准则下研究... 文章研究部分线性变系数模型的参数估计问题,当回归模型线性部分自变量存在多重共线性时,在随机约束条件下,利用Profile最小二乘方法、主成分估计和加权混合估计构造了回归模型新的加权随机约束主成分估计,并在均方误差矩阵准则下研究估计量的有效性,最后通过蒙特卡洛数值模拟研究了估计量的有限样本性质。 展开更多
关键词 部分线性变系数模型 profile最小二乘方法 主成分估计 加权混合估计 均方误差矩阵准则
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非参数固定效应面板数据模型的约束剖面加权最小二乘估计
10
作者 解其昌 赖绍永 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期171-175,共5页
对异方差非参数固定效应面板数据模型的估计进行了研究.采用约束剖面加权最小二乘法,给出了估计量的闭表达式并且证明了固定效应参数和非参数函数估计具有渐近正态分布性质.进一步,得到了固定效应参数和非参数函数估计的收敛率.
关键词 面板数据 固定效应 局部近似 非参数回归 剖面加权最小二乘法
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