检索结果-内蒙古大学图书馆

高校应用数学学报（A辑） 2018年第1期33卷 21-35页

作者：丁飞鹏陈建宝江西师范大学数学与信息科学学院江西南昌330022 福建师范大学数学与信息学院福建福州350117

工具变量法是估计动态面板模型的常用方法,但该方法并没有充分利用现有矩条件,导致所得估计有效性不足.为此,本文首先采用变量变换法消除模型的内生性,再用惩罚二次推断函数法推导出个体内具有一阶自相关结构的固定效应部分线性可加动... 详细信息

工具变量法是估计动态面板模型的常用方法,但该方法并没有充分利用现有矩条件,导致所得估计有效性不足.为此,本文首先采用变量变换法消除模型的内生性,再用惩罚二次推断函数法推导出个体内具有一阶自相关结构的固定效应部分线性可加动态面板模型中未知参数和函数的估计;进一步,证明了所得估计量的一致性和渐近正态性,同时还用Monte Carlo模拟实验比较了该方法和半参数GMM法在有限样本下的表现;最后将所述方法应用于实际数据分析中.

关键词：可加动态面板模型变量变换法惩罚二次推断函数

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半参数纵向模型的惩罚二次推断函数估计

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统计与信息论坛 2014年第8期29卷 3-8页

作者：赵明涛许晓丽安徽财经大学统计与应用数学学院安徽蚌埠233030 安徽财经大学管理科学与工程学院安徽蚌埠233030

针对纵向数据半参数模型E(y|x,t)=XTβ+f(t),采用惩罚二次推断函数方法同时估计模型中的回归参数β和未知光滑函数f(t)。首先利用截断幂函数基对未知光滑函数进行基函数展开近似,然后利用惩罚样条的思想构造关于回归参数和基函数系数的... 详细信息

针对纵向数据半参数模型E(y|x,t)=XTβ+f(t),采用惩罚二次推断函数方法同时估计模型中的回归参数β和未知光滑函数f(t)。首先利用截断幂函数基对未知光滑函数进行基函数展开近似,然后利用惩罚样条的思想构造关于回归参数和基函数系数的惩罚二次推断函数,最小化惩罚二次推断函数便可得到回归参数和基函数系数的惩罚二次推断函数估计。理论结果显示,估计结果具有相合性和渐近正态性,通过数值方法也得到了较好的模拟结果。

关键词：纵向数据半参数模型二次推断函数惩罚二次推断函数

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参数估计和变量选择的二次推断函数方法研究新进展

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统计与决策 2019年第15期35卷 22-28页

作者：赵明涛许晓丽安徽财经大学统计与应用数学学院

二次推断函数已成为纵向数据分析的重要工具。文章介绍了参数和半参数模型的二次推断函数方法研究成果及最新进展,主要包括边际模型和混合效应模型中基于二次推断函数的参数估计、变量选择;二次推断函数方法在经验似然、测量误差模型方... 详细信息

二次推断函数已成为纵向数据分析的重要工具。文章介绍了参数和半参数模型的二次推断函数方法研究成果及最新进展,主要包括边际模型和混合效应模型中基于二次推断函数的参数估计、变量选择;二次推断函数方法在经验似然、测量误差模型方面的研究成果。指出了二次推断函数方法尚待解决的一些问题并对其未来的研究进行展望。

关键词：纵向数据二次推断函数惩罚二次推断函数参数估计变量选择

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固定效应部分线性可加面板数据模型的惩罚二次推断估计

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数学学报（中文版） 2019年第1期62卷 103-122页

作者：陈建宝丁飞鹏福建师范大学数学与信息学院福州350117 江西师范大学数学与信息科学学院南昌330022

具有较强解释力和灵活性的部分线性可加面板数据模型在各学科领域应用广泛.针对个体内存在相关结构的固定效应部分线性可加面板数据模型,本文在结合幂样条函数和最小二乘虚拟变量(LSDV)法的基础上,利用惩罚二次推断函数(PQIF)法对模型... 详细信息

具有较强解释力和灵活性的部分线性可加面板数据模型在各学科领域应用广泛.针对个体内存在相关结构的固定效应部分线性可加面板数据模型,本文在结合幂样条函数和最小二乘虚拟变量(LSDV)法的基础上,利用惩罚二次推断函数(PQIF)法对模型进行估计,在一定的正则条件下,证明了参数估计的渐近正态性和非参数估计的收敛性,Monte Carlo数值模拟显示所述估计方法具有良好的有限样本表现,同时,我们还将估计技术应用于实际数据分析中.

关键词：固定效应部分线性可加面板数据模型惩罚二次推断函数相关结构

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纵向数据下可加偏线性测量误差模型的变量选择

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统计与决策 2022年第19期38卷 10-15页

作者：许晓丽赵明涛安徽财经大学管理科学与工程学院安徽蚌埠233030 安徽财经大学统计与应用数学学院安徽蚌埠233030

文章基于纵向数据研究可加偏线性测量误差模型的模型选择,提出了一种用于模型估计和选择的惩罚二次推断函数方法。利用该方法得到的非零参数的估计是相合的、渐近正态的,可加函数的估计具有最优收敛速度。数值模拟结果显示,在有限样本... 详细信息

文章基于纵向数据研究可加偏线性测量误差模型的模型选择,提出了一种用于模型估计和选择的惩罚二次推断函数方法。利用该方法得到的非零参数的估计是相合的、渐近正态的,可加函数的估计具有最优收敛速度。数值模拟结果显示,在有限样本情况下,该方法要优于基于LASSO惩罚函数的惩罚二次推断函数方法。

关键词：纵向数据测量误差数据可加偏线性测量误差模型二次推断函数惩罚二次推断函数

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纵向可加模型的渐近估计

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统计与决策 2020年第19期36卷 30-33页

作者：赵明涛王湛春许晓丽安徽财经大学统计与应用数学学院安徽蚌埠233030 中国民航科学技术研究院北京100028

文章研究纵向数据下可加模型的估计问题。首先利用多项式惩罚样条逼近可加模型中未知的非参可加函数,将对可加函数的估计转化为样条回归系数的估计。为了避免样条回归的过拟合问题以及处理纵向数据的个体内相关性,建立了关于样条回归系... 详细信息

文章研究纵向数据下可加模型的估计问题。首先利用多项式惩罚样条逼近可加模型中未知的非参可加函数,将对可加函数的估计转化为样条回归系数的估计。为了避免样条回归的过拟合问题以及处理纵向数据的个体内相关性,建立了关于样条回归系数的惩罚二次推断函数,证明了估计的渐近性质,结果显示,该方法具有较强的理论价值。

关键词：纵向数据可加模型惩罚二次推断函数

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基于惩罚回归的纵向数据罕见变异关联分析

基于惩罚回归的纵向数据罕见变异关联分析

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作者：曹红艳山西医科大学

学位级别：博士

目的:纵向二代测序数据相比于横断面数据,可以研究复杂性状随时间的变化关系、遗传位点对复杂疾病的动态效应,从而提高遗传变异对复杂疾病的解释程度。由于罕见变异的发生率极低,全基因组关联研究（genome-wide association studies,GWA... 详细信息

目的:纵向二代测序数据相比于横断面数据,可以研究复杂性状随时间的变化关系、遗传位点对复杂疾病的动态效应,从而提高遗传变异对复杂疾病的解释程度。由于罕见变异的发生率极低,全基因组关联研究（genome-wide association studies,GWAS）常用的基于单个位点的分析用于罕见变异分析时,统计效能过低。现有的罕见变异分析大多数以基因为单位,研究一组罕见变异的遗传效应。有关纵向数据罕见变异关联分析的方法刚刚起步,由于纵向二代测序数据有限的样本量和不可避免的数据缺失,现有的广义估计方程（generalized estimating equations,GEE）和线性混合效应模型（linear mixed model,LMM）框架下的罕见变异关联分析面临计算的挑战。因此,针对纵向二代测序数据,迫切需要发展高效且计算上可行的关联分析方法,以克服现有方法的不足,筛选出对人类复杂疾病有重要影响的遗传变异位点或基因,为人类复杂疾病相关基因的识别,提供方法学支撑,为精准医学发展和新靶点的发现和挖掘提供证据。方法:本文提出基于惩罚GEE（pGEE）和惩罚二次推断函数（penalized quadratic inference function,pQIF）的纵向数据罕见变异关联分析方法。在pGEE和pQIF框架下,借用加权合计检验（Weighted Sum Statistic,WSS）以及遗传风险得分的思想,以基因为单位,对基因内所有常见变异和罕见变异加权求和,得到新的基因得分变量,将基因得分变量引入到pGEE和pQIF中进行分析,研究基因得分与疾病之间的关系,从而筛选出复杂疾病相关基因。利用GAW18真实遗传数据,模拟产生连续和二分类的血压表型数据,综合评价pGEE和pQIF纵向数据罕见变异关联分析在不同模型条件下的参数估计和基因筛选情况,同时,探讨pGEE和pQIF纵向数据罕见变异关联分析在不同作业相关矩阵下基因筛选的稳健性和一致性。最后,基于通路进行GAW18真实数据分析,选取高血压相关的两条重要通路,肾素-血管紧张素系统（Renin-angiotensin system,RAS）和Ca2+/AT-IIR/a-AR信号通路,以识别出高血压相关基因。结果:惩罚GEE和惩罚QIF的参数估计精度远优于未惩罚的GEE和QIF,随着样本量的增大,惩罚模型的参数估计精度接近于oracle模型,oracle模型即为仅包含效应为非零系数变量的真实模型;连续应变量的pGEE和pQIF纵向数据罕见变异关联分析的参数估计和变量选择结果略优于二分类应变量结果,体现出二分类模型的复杂性。pQIF的错误选择率极低,且在不同作业相关矩阵设置下参数估计具有稳健性和一致性,优于pGEE。然而,在样本量较小且维度较高时,pQIF无法正确选择效应基因;而pGEE对高维度且小样本情况,仍能以较高的正确选择率筛选出效应基因。因此,在纵向数据罕见变异关联分析中,当样本量较小且维度较低时,采用pQIF以避免错误选择;当样本量小且高维度时,采用pGEE方法。在Ca2+/AT-IIR/a-AR信号通路中,pGEE和pQIF共同识别出基因AGTR1;在RAS系统通路中,pGEE识别出THOP1和PRCP基因,pQIF识别出THOP1基因和ACE基因。结论:针对纵向二代测序数据分析,构建了pGEE和pQIF纵向数据罕见变异关联分析方法,两种方法互为补充,能应用于自变量个数随样本量增大而增大的情况,有效地识别出复杂疾病相关基因。随着纵向二代测序数据的日益增多,pGEE和pQIF纵向数据罕见变异关联分析的应用将更为广泛。

关键词：纵向数据罕见变异关联分析惩罚广义估计方程惩罚二次推断函数

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基于纵向数据部分线性模型的中国农业发展影响因素分析

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统计与咨询 2023年第4期 24-27页

作者：秦仁宇杨宜平重庆工商大学数学与统计学院

针对当前中国农业发展的问题,运用2007—2021年中国统计局的不同省份不同时间的数据,选取影响中国农业发展的相关指标并且构建纵向数据部分线性模型讨论中国农业发展的影响因素。采用惩罚二次推断函数进行变量选择,同时获取参数和非参... 详细信息

针对当前中国农业发展的问题,运用2007—2021年中国统计局的不同省份不同时间的数据,选取影响中国农业发展的相关指标并且构建纵向数据部分线性模型讨论中国农业发展的影响因素。采用惩罚二次推断函数进行变量选择,同时获取参数和非参数分量的估计。研究发现,财政支农促进了中国农业发展,受灾率对中国农业发展有阻碍作用;水资源对中国农业发展的影响是非线性的,其对农业发展的影响呈现出先增后减的正向变化。根据分析结果,给出了相应的政策建议。

关键词：农业发展纵向数据部分线性模型惩罚二次推断函数变量选择

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