检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：刘茜新疆大学

学位级别：硕士

广义线性模型是一类有着广泛应用的统计模型,它是经典线性模型的自然推广,可适用于连续数据和离散数据,在实用上,尤其是医学、生物、保险和经济、社会数据的统计分析上,有重要的意义。由于广义线性模型包含许多有实用价值的模型以及它... 详细信息

广义线性模型是一类有着广泛应用的统计模型,它是经典线性模型的自然推广,可适用于连续数据和离散数据,在实用上,尤其是医学、生物、保险和经济、社会数据的统计分析上,有重要的意义。由于广义线性模型包含许多有实用价值的模型以及它所具有的许多优良性质使其在实际问题中的应用越来越普遍,成为解决实际问题的有效方法。本文一方面是在广义线性模型的基础上,考虑区县、年龄和性别这三个因素,对新疆居民伤病死亡的整体情况和五大重要疾病的情况分别进行建模与分析,说明了模型的可行性,从而可以为保险公司人寿产品的保费定价与调整提供理论方法及参考,也为评估我国新疆人口健康状况提供参考依据与研究框架。另一方面针对PPCF法的思想对未决赔款准备金分别建立类似文献[3]的广义线性模型和引入交互作用的广义线性模型,并通过一个具体实例对两种模型下估计的结果进行了比较。

关键词：广义线性模型指数族分布死亡率 PPCF

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广义线性模型M估计的线性表示及稳健检验

广义线性模型M估计的线性表示及稳健检验

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作者：曾珍湖北师范大学

学位级别：硕士

自从Nelder和Wedderbum在1972年提出广义线性模型(GLMs)后,这个模型在统计学中起了很大作用.本文主要研究的广义线性模型为yi=h(xiT)+ei,i=1,2,...,n,其中相依误差ei=G(...,εi1,εi),h是连续的可导函数,{εi,k∈Z}是独立同分布的随机变... 详细信息

自从Nelder和Wedderbum在1972年提出广义线性模型(GLMs)后,这个模型在统计学中起了很大作用.本文主要研究的广义线性模型为yi=h(xiT)+ei,i=1,2,...,n,其中相依误差ei=G(...,εi1,εi),h是连续的可导函数,{εi,k∈Z}是独立同分布的随机变量,它的期望为0,有限方差为σ2,G是可测函数.第二章,研究了误差相依的广义线性模型的M估计,同时也推导了这个估计的弱线性表达式和渐近正态性,这些结论将线性模型和误差为独立的广义线性模型的相关结论推广到了广义线性模型.第三章,研究了 M估计强Bahadur线性表示.第四章,讨论了 M估计的稳健检验,同时也给出了在误差假设和广义线性假设下检验的渐近分布,这个结论推广了 Heritier和Ronchtti(1994)的相关结论,在此基础上,还进一步给出了检验的更简单的渐近分布.第五章,首先给出了 Bahadur表示的应用,这些应用说明了结论的广泛性;其次对稳健检验的结论给出了实际例子,这些应用说明了结论的可行性和正确性.

关键词：广义线性模型 M估计 Bahadur表示稳健检验相依误差

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广义线性模型在新药临床试验中的应用

广义线性模型在新药临床试验中的应用

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作者：杜长慧四川大学

学位级别：硕士

目的探讨如何依据新药临床试验不同的数据特点拟合广义线性模型,为新药临床试验分析提供方法学依据。方法通过新药临床试验实例阐述可比性分析、影响因素分析、有效性分析、重复测量资料分析的特点和传统分析方法的不足,采用广义... 详细信息

目的探讨如何依据新药临床试验不同的数据特点拟合广义线性模型,为新药临床试验分析提供方法学依据。方法通过新药临床试验实例阐述可比性分析、影响因素分析、有效性分析、重复测量资料分析的特点和传统分析方法的不足,采用广义线性模型的不同建模方法及引入拟似然思想、随机效应、广义估计方程等手段,解决实际存在的问题。结果和结论阐述广义线性模型原理,以实例论述了在可比性分析、影响因素分析、有效性分析、重复测量资料分析中的统计思路和建模方法。得出广义线性模型在不同条件和要求下的建模思路和策略。

关键词：广义线性模型新药临床试验广义混合线性模型重复测量

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广义线性模型框架下基于个体数据的RBNS预测

广义线性模型框架下基于个体数据的RBNS预测

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作者：高阎龙华东师范大学

学位级别：硕士

本文基于包含索赔信息、进展信息、结案信息等的个体数据研究非寿险业务的RBNS准备金的预测问题。以往的未决赔款准备金预测在方法上分为确定性方法、随机性方法和比较新的动态性方法,按照这些预测方法所使用的数据可以分为聚合数据模... 详细信息

本文基于包含索赔信息、进展信息、结案信息等的个体数据研究非寿险业务的RBNS准备金的预测问题。以往的未决赔款准备金预测在方法上分为确定性方法、随机性方法和比较新的动态性方法,按照这些预测方法所使用的数据可以分为聚合数据模型和个体数据模型,大多方法使用的数据基础是聚合数据,本文则是基于个体数据在广义线性模型的基本假设下对未决赔款准备金进行有效预测。此外本文比较具有创新性的研究了加入个体结案信息这一重要因素后的RBNS准备金预测问题,利用贝叶斯方法结合极大似然估计给出了未决赔款在个体数据下的条件分布,而传统的链梯法及其衍生出的确定性方法得出的是准备金的低阶估计,有的时候并不能满足评估人员的分析需求。由于加入了个体的结案信息,对于同一事故年或者报告年的已观测个案,其进展年份是不同的,因而以往的确定性方法和随机性方法无法合理有效的进行预测。对于已结案个体从原则上是无需考虑的,但是任何信息的丢失都有可能使得评估结果无法达到预期,本文将已结案个体数据作为参数估计的基础,在多元正态分布假设下结合结案时间分布及后验均值给出了多元正态分布情形下RBNS准备金的预测模型,并与传统链梯法模型进行比较。本文的预测模型在稳定性及谨慎性等原则上更为合理有效,综合比较可得出本文预测模型更能满足评估人员的分析需求。

关键词：未决赔款 RBNS准备金个体数据结案信息广义线性模型

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广义线性模型在传染病资料分析中的应用

广义线性模型在传染病资料分析中的应用

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作者：叶小华南通大学

学位级别：硕士

本文探讨了广义线性模型在三种不同类型传染病资料分析中的应用，主要内容有：运用链二项分布模型、对数线性模型和Poisson回归模型分析家庭内流行链资料；运用L-K模型和Poisson回归模型分析社区中家庭内发病数资料；运用Poisson回归模... 详细信息

本文探讨了广义线性模型在三种不同类型传染病资料分析中的应用，主要内容有：运用链二项分布模型、对数线性模型和Poisson回归模型分析家庭内流行链资料；运用L-K模型和Poisson回归模型分析社区中家庭内发病数资料；运用Poisson回归模型分析社区动态监测资料。运用链二项分布模型、对数线性模型和Poisson回归模型分析家庭内流行链资料。以五口之家的普通感冒资料为例，运用这3种模型估计感染率参数，其中链二项分布模型和对数线性模型的估计完全相同，而两者与Poisson回归模型的估计结果非常近似，但不一定完全等价。同时运用这三种模型检验5种传染模式，三种模型的检验结果一致，均提示：其他条件不变的前提下，考虑代数的传染模式优于不考虑代数的传染模式；需正确考虑感染者数对感染率的影响，假设介于Greenwood模型假设与Reed-Frost模型假设间(qij=qi√j)。运用L-K模型和Poisson回归模型分析社区中家庭内发病数资料。以美国密歇根流感流行资料为例，运用这两种模型估计感染率参数，结果如下：对于L-K模型，社区感染率为0.140±0.015，家庭二代感染率为0.155±0.035；对于Poisson回归模型，社区感染率为0.148±0.022，家庭二代感染率为0.127±0.055。两者估计结果非常接近，但不一定完全等价。运用Poisson回归模型分析社区动态监测资料。以尼日利亚某社区天花流行资料为例，运用Poisson回归模型探讨该资料的流行规律，得到三个拟合效果较好的模型：h(t,I,S)=0.549·e-0.036t·I、h(t,I,S)=0.529·I·(S/120)8.23及h(t,I,S)=0.545·e-0.031t·I·(S/120)。根据本研究结果，笔者认为根据不同资料的性质，可以找到一个合适的广义线性模型。也就是说，广义线性模型用于传染性疾病的分析是可行的。广义线性模型用于传染性疾病资料的分析，可同时在模型中考虑其他协变量，例如：年龄、性别、是否接种疫苗、家庭卫生经济状况等影响因素的作用。应用中可以考虑多个模型的建立，并比较其结果，进而深入探讨疾病传播的模式和机制。

关键词：传染病资料广义线性模型二项分布模型对数线性模型回归模型

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广义线性模型的统计诊断问题

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北方交通大学学报 2003年第3期27卷 35-37,42页

作者：张玲柳金甫北方交通大学理学院北京100044

讨论了多维广义线性模型的诊断问题,证明了均值漂移模型与数据删除模型的等价型,求出了常用诊断统计量的一阶表示式.

关键词：广义线性模型残差异常点

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广义线性模型中变量选择的相合性

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华中师范大学学报（自然科学版） 2016年第1期50卷 28-31页

作者：张秋瑾广州航海学院基础部广州510725

在自然联系函数下广义线性模型中,当因变量是一维时,在一定条件下基于Wald检验统计量的变量选择的相合性成立.证明了当因变量为多维时、去掉原有条件中的两个条件,剩下其他条件不变或减弱,该变量选择的相合性仍然成立.该结论推广和改进... 详细信息

在自然联系函数下广义线性模型中,当因变量是一维时,在一定条件下基于Wald检验统计量的变量选择的相合性成立.证明了当因变量为多维时、去掉原有条件中的两个条件,剩下其他条件不变或减弱,该变量选择的相合性仍然成立.该结论推广和改进了原有结果.

关键词：广义线性模型似然估计变量选择相合性

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广义线性模型极大似然估计相合性和渐进正态性

广义线性模型极大似然估计相合性和渐进正态性

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作者：吴琳丽渤海大学

学位级别：硕士

广义线性模型是常见的正态线性模型的推广，应用广泛。广义线性模型在理论和实际应用中均有十分重要的意义。关于这方面的理论成果广泛应用于生物、医药等领域，因此对广义线性模型的研究是很重要的，而在这类问题的研究中参数估计一直... 详细信息

广义线性模型是常见的正态线性模型的推广，应用广泛。广义线性模型在理论和实际应用中均有十分重要的意义。关于这方面的理论成果广泛应用于生物、医药等领域，因此对广义线性模型的研究是很重要的，而在这类问题的研究中参数估计一直是大家关注的一个焦点问题。极大似然估计是一种重要的参数估计方法，对它的研究一直方兴未艾。本文主要研究广义线性模型极大似然估计的相合性和渐近正态性。主要内容概述如下　　在第一章中，我们介绍了广义线性模型的研究背景，并对一些基础知识、定义等进行了概述。　　第二章中，我们介绍了广义线性模型的建模问题，并对自然联系函数做了讨论。　　第三章中我们讨论了极大似然估计的有关性质。　　在第四章中，详细讨论了广义线性模型极大似然估计的相合性和渐近正态性。并对序贯指数模型极大似然估计相合性和渐进正态性进行了证明。

关键词：广义线性模型极大似然估计相合性渐近正态性

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广义线性模型中基于最小偏差理论下的估计、预测研究

广义线性模型中基于最小偏差理论下的估计、预测研究

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作者：夏晨琦上海财经大学

学位级别：硕士

统计模型中较为基础的一类模型是线性模型，许多技术领域，如生物、医学、农业、经济、管理、工程等，都比较青睐于用线性模型进行统计、分析。同时，由于其简洁的表达形式和线性计算特征，线性模型在现代大型矩阵计算中有较强的应用和... 详细信息

统计模型中较为基础的一类模型是线性模型，许多技术领域，如生物、医学、农业、经济、管理、工程等，都比较青睐于用线性模型进行统计、分析。同时，由于其简洁的表达形式和线性计算特征，线性模型在现代大型矩阵计算中有较强的应用和开发前景。因此，对线性模型进行深入研究有利于进一步看清其本质，拓展其应用，以至于更大范围的推广。\n 参数估计和预测是线性模型研究中的重要环节。人们引进了广义线性模型中普通最小二乘估计(OLSE)、最佳线性无偏估计(BLUE)以及最佳线性无偏预测(BLUP)的概念，并对其各自的性质、相互之间的关系进行了大量的理论分析。然而，鉴于研究对象可估、可测的条件限制，三者在实际线性统计问题中的应用存在局限性。\n 本文的主要工作是将OLSE、BLUE、BLUP理论推广到无条件限制的情形中去，同时建立基于最小偏差理论的最佳普通最小二乘线性最小偏差估计(BOLSLIMBE)、最佳线性最小偏差估计(BLIMBE)、最佳线性最小偏差预测(BLIMBIP)，并对三者进行等价性分析。\n 本文分为五个章节：\n 第一章：绪论。本章主要介绍广义Gauss-Markov模型、参数估计和预测的概念，列出了一些关键记号，同时叙述了OLSE、BLUE和BLUP的经典定理，并基于代数理论给出了这些定理的详细证明过程。\n 第二章：半内积算子和投影理论。本章介绍内积算子的广义形式：半内积算子，同时引出了与之对应的仿射子空间及其性质。通过算子平移的思想，得到本文所需的重要工具：投影定理，为线性最优问题提供了一个简洁的等价性形式。\n 第三章：投影定理在最佳线性统计问题中的应用。本章首先介绍Lowner偏序的概念，从而引出了关于半正定阵的单调性定理。结合第二章的理论，可以构造关于协方差矩阵的半内积算子，并根据投影定理给出更为简便的BLUE和BLUP基本方程定理。\n 第四章：最小偏差分析。本章旨在对OLSE、BLUE、BLUP进行推广。为了研究函数不可估或不可测时的情形，首先引进了偏差测度的概念，并以此选取最佳线性最小偏差估计(预测)。此后，本章第四节所介绍的正则条件使得“无偏”与“最小偏差”在函数可估时等价。最后着重介绍本文提出的一个新概念：最佳普通最小二乘线性最小偏差估计，从而建立了与OLSE、BLUE、BLUP平行的体系。\n 第五章：关于BOLSLIMBE、BLIMBE、BLIMBIP的等价性分析。本章介绍简化矩阵表达式的矩阵秩方法以及关于OLSE、BLUE、BLUE的等价性体系，并结合第四章的内容将这一体系推广到关于BOLSLIMBE、BLIMBE、BLIMBIP的等价体系。

关键词：矩阵秩方法广义线性模型最小偏差理论参数估计最小二乘估计

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广义线性模型中纠编估计的再回归方法

广义线性模型中纠编估计的再回归方法

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作者：阎春雨山东大学

学位级别：硕士

广义线性模型在经济、生物、医学等领域中有着广泛地运用。然而随着实验样本的增加，特别是当维数p远大于样本数量n时，传统的估计方法选不出真实的模型。在这样的高维问题中，我们用惩罚来做模型的变量选择，即把无用的变量系数压缩为... 详细信息

广义线性模型在经济、生物、医学等领域中有着广泛地运用。然而随着实验样本的增加，特别是当维数p远大于样本数量n时，传统的估计方法选不出真实的模型。在这样的高维问题中，我们用惩罚来做模型的变量选择，即把无用的变量系数压缩为零，而把真正起作用的回归参数保留下来。\n 考虑广义线性模型Yi=G（Xiβ）+εi，i=1，…，n其中Y服从指数族分布f（y.口，(ψ)）=exp{y0-b(0)/a((ψ))+c(y.(ψ))}它的变量选择有以下几种基本方法:\n 第一，LASSO方法\n (β)n(glm)=argminβnΣi=1[-yi(XTiβ)+b(XTiβ)]+λnpnΣj=1|βj|\n 第二，Dantzigselector\n min||β||1subj(e)ctto||l(″)（(β)mle）(β-(β)mle)||∞≤λ\n 第三，Bridge方法\n (β)n(glm)=armminβnΣi=1[yi-G(XTiβ)]2+λnpnΣj=1|βj|r\n 虽然这些方法解决了用超多变量来做估计的困难，但是它们都把有显著意义的变量给压缩了。这种偏差会随着p的增大而显著增加。本文研究了估计参数的期望与惩罚参数之间的关系。发现三种方法在一定的条件下，都有统一的关系式。如下所示(β)λκ=β+(φ)(β,μ)/nλκ+(ε)κ因而由这个统一形式，我们重新建立一个线性回归模型，把(β)λk看成Y，把λk看成X。很显然，线性模型的常数就是参数真值，估计它我们会重新得到了参数估计值。通过定理和数值模拟，都可以证明再回归得到的估计能使偏差和方差都减小。

关键词：再回归方法变量选择纠偏估计广义线性模型

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