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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

4 篇 学位论文

馆藏范围

4 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

4 篇 经济学
- 4 篇 应用经济学
4 篇 理学
- 4 篇 数学
- 4 篇 统计学（可授理学、...

主题

4 篇 变系数变换模型
2 篇 估计方程
2 篇 b样条
1 篇 测量误差
1 篇 逆概率加权
1 篇 迭代的确定性独立...
1 篇 随机缺失
1 篇 分位数回归
1 篇 部分线性模型
1 篇 处理效应模型
1 篇 超高维数据
1 篇 参数估计
1 篇 确定性独立筛选法

机构

3 篇 江苏师范大学
1 篇 上海财经大学

作者

1 篇 刘兵
1 篇 张学梅
1 篇 王杰
1 篇 王敏

语言

4 篇 中文

检索条件"主题词=变系数变换模型"

共 4 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

带有测量误差的部分线性变系数变换模型的估计

带有测量误差的部分线性变系数变换模型的估计

引用

作者：张学梅江苏师范大学

学位级别：硕士

部分线性变系数变换模型是经典比例风险回归模型的推广,由于此模型对数据建模非常灵活,在生物医学等许多研究领域都有十分重要的应用.本文将研究该类模型的估计方程方法,并把相应的估计方程方法推广到线性部分协变量带有测量误差的估计... 详细信息

部分线性变系数变换模型是经典比例风险回归模型的推广,由于此模型对数据建模非常灵活,在生物医学等许多研究领域都有十分重要的应用.本文将研究该类模型的估计方程方法,并把相应的估计方程方法推广到线性部分协变量带有测量误差的估计问题.对于部分线性变系数变换模型的估计,首先使用B样条技术逼近未知函数系数,将部分线性变系数变换模型转化为线性变换模型的结构.接着基于鞅的估计方程方法对模型中的参数和B样条系数进行估计进而获得未知函数的估计.然后,基于验证样本的测量误差校正估计方法,将此估计方程方法推广到线性部分协变量带有测量误差时该模型的估计问题.最后通过数值模拟,验证了上述估计方法的有效性.

关键词：变系数变换模型 B样条估计方程测量误差

来源：评论

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超高维稀疏变系数变换模型的独立性筛选

超高维稀疏变系数变换模型的独立性筛选

引用

作者：王杰江苏师范大学

学位级别：硕士

变系数变换模型在统计分析方面发挥着越来越重要的作用,在临床试验和生物医学研究方面都有重要的应用.随着数据采集与计算的快速发展,实际生产和生活中会出现许多高维和超高维数据,这对传统模型的统计推断提出了挑战.基于此,本文将主要... 详细信息

变系数变换模型在统计分析方面发挥着越来越重要的作用,在临床试验和生物医学研究方面都有重要的应用.随着数据采集与计算的快速发展,实际生产和生活中会出现许多高维和超高维数据,这对传统模型的统计推断提出了挑战.基于此,本文将主要研究超高维变系数变换模型的变量筛选和参数估计问题.首先,本文首先介绍了几种常见的超高维降维方法,然后基于最大似然估计方法给出p模型的参数估计和惩罚变量选择方法.在超高维情形下,通过确定性独立筛选方法(SIS)来研究变系数变换模型的变量选择问题.通过推广SIS方法,文章提出迭代的确定性独立筛选方法(ISIS),研究表明对于该模型的变量选择问题,ISIS将更加有效.最后通过大量的模拟例子说明所提出方法的有效性.

关键词：超高维数据确定性独立筛选法迭代的确定性独立筛选变系数变换模型

来源：评论

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缺失数据下变系数变换模型的估计

缺失数据下变系数变换模型的估计

引用

作者：王敏江苏师范大学

学位级别：硕士

数据缺失是医学、生物学、经济学和金融学等领域的常见问题.本论文主要研究缺失数据下变系数变换模型的估计问题,共分为两部分:第一部分是研究变系数变换模型中函数系数的估计问题,首先采用B样条光滑技术逼近未知指标函数,把变系数变换... 详细信息

数据缺失是医学、生物学、经济学和金融学等领域的常见问题.本论文主要研究缺失数据下变系数变换模型的估计问题,共分为两部分:第一部分是研究变系数变换模型中函数系数的估计问题,首先采用B样条光滑技术逼近未知指标函数,把变系数变换模型转变成简单的线性变换模型,再基于鞅的相关理论建立估计方程来完成对模型中函数系数的估计.并通过模拟验证了该方法的合理性;第二部分是研究协变量缺失的情况下,变系数变换模型中函数系数的估计问题.在这一部分通过逆概率加权的方法建立逆概率加权估计方程来估计函数系数.然后通过大量模拟给出了在协变量缺失情况下函数系数的估计.本章最后,把有缺失情况下得到的估计和没有缺失情况下得到的估计进行对比,说明了我们估计的优良性.

关键词：变系数变换模型随机缺失逆概率加权 B样条估计方程

来源：评论

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Identification,Estimation and Application of Semiparametric Models

Identification,Estimation and Application of Semiparametric ...

引用

作者：刘兵上海财经大学

学位级别：博士

传统的参数估计方法由于在应用方面的不足，主要是对模型施加形如总体分布和回归函数等过强的假设，导致估计结果可能产生过大的误差，得到一个不稳健的结果。在过去几十年里，越来越多学者对非参数模型进行了广泛的研究。相比于传统的... 详细信息

传统的参数估计方法由于在应用方面的不足，主要是对模型施加形如总体分布和回归函数等过强的假设，导致估计结果可能产生过大的误差，得到一个不稳健的结果。在过去几十年里，越来越多学者对非参数模型进行了广泛的研究。相比于传统的参数方法，非参数方法不需要对模型做出诸如线性或可以转化为线性的设定，同时也不需要对模型中的误差项做过多的分布假设，这样非参数方法可以根据数据的实际情况，提供一个更为稳健和准确的估计结果。当然，如果已经提前知道模型的函数形式，传统的参数方法无疑能够展现出比较明显的优势。然而，在实际应用中，模型的具体形式难以知晓。此外，对模型错误设定造成的误差是难以估量的。\n 非参数方法也存在其自身的不足，估计量的收敛速度与模型中变量的数量成反比。也就是说，随着模型中变量的增加，估计量的收敛速度急速下降，出现了维数灾难(curse of dimension)。这样，半参数方法变得流行起来，相比于非参数方法，一方面半参数方法将我们的注意力集中到所需要考察的变量，即将一部分变量设定为线性而其余部分设为未知的函数形式;另一方面，半参数方法可以减少维数灾难的出现。本文主要研究了三种半参数或者可以转化为半参数的模型:第一章研究带乘法形式异方差和删失(censored)下的部分线性模型;第二章研究带删失的变系数变换模型;第三章研究带内生处理和删失的平均处理效应模型。\n 第一章，我们研究了Chen and Khan(2001)中的带删失的部分线性模型。基于条件分位数的假设，在异方差的情形下，Chen and Khan(2001)提出了一个两步估计量。本章在对异方差的形式做出乘积性的设定后，即:将误差项设定为关于自变量未知函数与一个同方差的随机变量的乘积，提出了一种不需要误差项均值为零或者中位数（任意分位数）为零假设的估计方法。这样，本章提出的估计方法估计了如下模型:Y=max(Y*,0)，Y*=X\'β0+m(Z)+U，U=σ(X,Z)(∈),其中，m(·)和σ(·，·)的函数形式未知，β0为线性部分的系数。从模型的形式可以看出，因变量被截尾，只能观测到大于零的部分样本。我们证明了在这个模型中，在满足σ(·，·)充分非线性的条件下，我们的估计方法能够准确地估计出β0和m(·)。\n 我们的估计量是一个两步估计量:第一步通过局部多项式的方法估计出条件分位数;第二步利用第一步的估计结果，采用加权的最小二乘法，估计出相应参数。我们证明，在大样本情况下，β0的估计量是无偏的、一致的，也是以√n的速度收敛的;m(·)的估计量是一致的，以非参数的速度收敛。此外，我们的方法可以推广到随机删失(random censoring)的情形，与固定删失不同的是，第一步采用Kong et al.(2013)的加权局部多项式分位数估计方法。\n 蒙特卡洛模拟的结果表明，我们的估计量表现良好，存在略微的下偏。在异方差为乘积形式时，我们的估计量表现优于Chen and Khan(2001)的中位数方法。即使异方差函数不满足识别条件，我们的估计量表现依旧良好，但略微比Chen and Khan(2001)的方法差。随机删失情形下，估计量的表现与固定删失情况下的表现类似。在实证应用部分，我们研究了中国226家上市的化工企业股权集中与销售净利率的关系。估计结果表明，股权集中与销售净利率负相关，原因可能是控股大股东侵害中小股东利益，影响了公司的绩效也降低了员工工作的积极性。\n 本章内容的主要贡献在于，在一般的乘积性异方差的设定下，给出了一个不需要误差项零均值或者零分位数的假定、一致而且√n收敛的估计量。同时，将此推广到随机删失的情形。\n 第二章，我们考察了如下带删失的变系数变换模型，Y=(c)I（Y*≤(c)）+Y*I((c)＜Y*＜(c)）+(c)I（Y*≥(c)），H(Y*)=X\'β0+Z\'g(W)-U其中，-∞≤(c)＜c＜(c)≤+∞，g(·)的函数未知，H(·)为未知单调递增的变换函数。在误差项U的条件Τ分位数为零的假设下，与Zhang(2014)相似，采用Chen(2010)积分形式的局部最大得分法，给出了β0和g(·)的估计。为了实现β0的√n收敛，利用Lee(2003)的平均分位数回归(AQR)思想，构造了β0的一个两阶段√n收敛的估计量。β0和g(·)仅仅表示了自变量与变换后因变量的偏效应，我们有必要考察自变量与因变量之间偏效应。类似地，在不知道H\'(·)和H-1(·)估计量的情况下，我们构造了与Zhang(2014)相似的偏效应估计量。\n 本章的估计过程如下，对给定c∈（(c)，(c)），记D(c)=I(Y＞c)，由于H(·)单调递增，D(c)=I(Y＞c)=I(Y*＞c)=I(X\'β0+Z\'g(W)-H

关键词：参数估计部分线性模型变系数变换模型分位数回归处理效应模型

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