检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：许王莉中国科学院数学与系统科学研究院

学位级别：博士

变系数回归模型是纵向数据分析的重要工具。数据分析的主要目的是分析响应变景与时间和协变=阜=之间的关系。很明显，对模型做拟和优度检验是非常重要和有意义的。基于残差的检验统计量是经常使用的检验方法之一。由于模型中的系数函数... 详细信息

变系数回归模型是纵向数据分析的重要工具。数据分析的主要目的是分析响应变景与时间和协变=阜=之间的关系。很明显，对模型做拟和优度检验是非常重要和有意义的。基于残差的检验统计量是经常使用的检验方法之一。由于模型中的系数函数是时间的非参数函数，本文作者必须使用非参数光滑方法对它进行估计，所以用已有的传统回归模型的检验方法功效可能不是很好。而且，大部分已有的检验统计量是刻度不变的，它的极限分布需要对方差进行估计。然而，对它的估计依赖具体的模型，一般来说，在备择假设下得到的方差估计比原假设下得到的要大。这可能会降低检验的功效。为了克服上述问题，在本文中，提出了经验似然比检验。检验统计量有以下性质：构造的统计量不需要对方差进行估计；且渐近分布足卡方分布。如果备择假设以n-1/2的速度趋于原假设，统计量仍然可以区分原假设和备择假设。同时，讨论了统计量的最优性。\n 对于变系数模型中系数函数的拟和优度检验，本文构造了基于残差标志过程的统计量对系数函数是否属于某个参数族进行检验。提出两种方法确定临界值：更新过程的方法和非参数蒙特卡洛逼近的方法。前者用鞅变换得到更新过程的极限分布，且分布的分位数点查表可得，避免了模拟原假设下统计量分布或者渐近分布的大量数值计算。后者是通过非参数蒙特卡洛模拟逼近检验统计量在原假设下的分布，这种逼近的优点是：在小样本的情况下，它很容易被实施；而且在不知道自助近似是否可以逼近原假设分布的时候，它仍然可以使用。\n 近十年来，对于纵向数据分析常用的混合效应模型的研究越来越多，模型的估计显然是其中最重要的一个问题。非参数混合效应模型是混合效应模型之一，它的非参数部分用来刻划协变量对响应变量的影响，随机效应部分用来表示数据的相关性和离差。在传统的回归模型中，核估计是估计非参数回归函数普遍使用的方法之一，用广义交叉验证法求窗宽和光滑参数的最优性也有相应的研究。但是，在非参数混合效应模型中，用核估计对非参数部分估计，以及用广义交叉验证法选取光滑参数的方法还没有得到相应的研究。本文中，用核估计对非参数混合效应模型中的非参数部分进行估计，给出了核估计和加权最小二乘估计的等价性，同时，用广义交叉验证法得到的窗宽和光滑参数在一定准则下是渐近最优的。\n 广义线性混合效应模型是另一种在纵向数据分析中常用的模型，模型广泛应用于非正态且相关的数据。在本文中，研究了删除任意一组数据之后的影响诊断问题，包括对于模型的估计以及用Cook距离衡量删除数据之后对估计的影响大小。通过扩展\'删除=替代\'等式，提出了简单的算法得到固定效应的参数，随机效应部分以及方差参数的影响诊断。而且，用全部数据和用部分数据拟和模型的两种情况，本文作者都提出了两种不同的方法估计方差分量的参数。此外，本文中还讨论了删除一组数据得到的模型估计和均值漂移模型的估计的等价性，同时给出检验异常值点的检验统计量。而且，说明如果响应变量服从指数分布，基于两种不同估计方法对广义线性混合效应模型影响诊断得到等价的结果。\n 同样，广义可加混合效应模型对于分析离差和相关数据也是一种非常重要的混合效应模型。已有的参考文献用双重惩罚伪似然对模型中的非参数函数估计，且根据边际似然对方差分量中的参数和光滑参数同时估计。本文中，首先，说明了由边际似然函数得到的固定效应参数的估计等价与响应变量和随机效应的联合似然函数得到的固定效应参数的估计。受此启发，对于可加混合效应模型，得到类似的等价性，也就是由双重惩罚伪似然得到的估计和响应变量和随机效应的联合惩罚似然函数得到的估计等价。而且，对于广义可加混合效应模型提出的方法可以投射为拟和线性混合效应模型和广义线性混合效应模型，根据这一特点，提出了对于可加混合效应模型的稳健估计。\n 上述所提到的所有方法都通过模拟计算和实例分析说明所提方法的数值分析结果。

关键词：纵向数据模型模型检验变系数模型广义交叉验证法广义线性混合效应模型

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纵向数据模型的变量选择及其在网络营销中的应用

纵向数据模型的变量选择及其在网络营销中的应用

引用

作者：许丽庆广西大学

学位级别：硕士

在互联网大数据的背景下,纵向数据因其能将截面数据和时间序列数据有效的结合起来,所以在网络营销中占有非常重要的地位.特别在网络营销中也经常会由于高维数据的稀疏性,导致高维空间中的数据处理方法与低维空间中存在显著差异,有必要... 详细信息

在互联网大数据的背景下,纵向数据因其能将截面数据和时间序列数据有效的结合起来,所以在网络营销中占有非常重要的地位.特别在网络营销中也经常会由于高维数据的稀疏性,导致高维空间中的数据处理方法与低维空间中存在显著差异,有必要进一步解决和研究.传统技术在大数据环境下并不能很好地对高维数据进行研究,因此本文将新型的变量选择方法与传统的纵向数据结合,具体的研究内容和结果如下:首先,将Elastic Net方法应用于网络营销中经常出现的纵向数据,不仅能够更好地理解大数据对各种营销活动的影响,同时也让企业更好地发挥其有效性.证明了平衡纵向数据模型的Elastic Net估计具有组效应性质.数据模拟验证了 Elastic Net方法能将强相关变量全部选入纵向数据模型,而Lasso方法无此功效.其次,尽管Elastic Net方法相对于Lasso方法在处理强相关变量组问题时具有显著的优越性,但二者均不具备Oracle性质.本文将Adaptive Elastic Net方法与纵向数据模型进行结合,证明了 Adaptive Elastic Net方法能更有效的处理强相关变量和零变量,即具有组效应性质及Oracle性质.并通过数值模拟,表明了 Adaptive Elastic Net方法与纵向数据模型结合后的估计值明显优于Lasso方法和Elastic Net方法.最后,我们利用网络营销中广告点击率的实际例子,将纵向数据与广告点击率相结合,利用Elastic Net方法进行变量选择,筛选出重要的关键词,从而更好的提高广告点击率.表明Elastic Net方法用于纵向数据模型是可行的,且模型的拟合效果和预测能力均强于传统的纵向数据模型.同时它还实现了 Elastic Net方法在网络营销中的应用.

关键词： Elastic Net Adaptive Elastic Net 纵向数据模型变量选择网络营销

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经济计量研究中纵向数据模型的EM算法

引用

数量经济技术经济研究 2003年第7期20卷 83-87页

作者：王力宾张文专天津财经学院贵州财经学院信息学院

在经济学当中,经常见到结合时间序列和横截面两者的数据(即纵向数据)。纵向数据模型常涉及到随机效应,所以对它的统计分析比一般的固定效应模型要复杂得多,常用的方法或者计算烦琐,需分两少估计,或者在多数情况下不收敛,这极大地限制了... 详细信息

在经济学当中,经常见到结合时间序列和横截面两者的数据(即纵向数据)。纵向数据模型常涉及到随机效应,所以对它的统计分析比一般的固定效应模型要复杂得多,常用的方法或者计算烦琐,需分两少估计,或者在多数情况下不收敛,这极大地限制了对纵向数据的开发利用。本文介绍一类纵向数据模型参数估计的EM算法,这种算法能一次性的估计模型中的所有参数,而且在多数情况下是收敛的。

关键词：经济计量纵向数据模型 EM算法随机效应参数估计

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Elastic Net方法在纵向数据模型中的应用

引用

数学理论与应用 2016年第2期36卷 61-66页

作者：许丽庆田凯熊琴广西大学数学与信息科学学院南宁530004 广西科技大学医学院柳州545006

将Elastic Net方法(EN方法)运用于平衡纵向数据模型的变量选择中,建立了相应的纵向数据模型,证明了平衡纵向数据模型的EN估计具有组效应性质,通过数值模拟比较EN方法和Lasso方法,表明EN方法在处理强相关变量时因其能将强相关变量全部选... 详细信息

将Elastic Net方法(EN方法)运用于平衡纵向数据模型的变量选择中,建立了相应的纵向数据模型,证明了平衡纵向数据模型的EN估计具有组效应性质,通过数值模拟比较EN方法和Lasso方法,表明EN方法在处理强相关变量时因其能将强相关变量全部选入纵向数据模型而优于Lasso方法.

关键词： Elastic Net方法纵向数据模型变量选择组效应性质

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基于正态误差的纵向数据模型的Bayes诊断

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南京大学学报（数学半年刊） 2010年第1期27卷 116-123页

作者：张爱武丁曼林金官盐城师范学院数学科学学院盐城224002 亭湖区统计局盐城224002 东南大学数学系南京210093

本文对线性和非线性纵向数据模型进行Bayes统计诊断,其中包括对数据删除模型(CDM)和均值漂移模型(MOSM)诊断.当MSOM中的漂移参数服从无信息先验(不管其余参数服从何种先验分布),且回归参数的最大后验估计(MBE)在各个模型中存在唯一时,CD... 详细信息

本文对线性和非线性纵向数据模型进行Bayes统计诊断,其中包括对数据删除模型(CDM)和均值漂移模型(MOSM)诊断.当MSOM中的漂移参数服从无信息先验(不管其余参数服从何种先验分布),且回归参数的最大后验估计(MBE)在各个模型中存在唯一时,CDM与MSOM中回归参数的MBE等价,但是方差参数的MBE不等价;当MSOM中的漂移参数服从共轭先验时,CDM与MSOM所有参数的MBE一般均不等价.然后通过一组实际数据说明了对纵向数据模型的Bayes诊断的应用.

关键词：纵向数据模型 Bayes诊断最大后验估计数据删除模型均值漂移模型

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纵向艾滋病数据模型的最优稳健预测设计

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数理统计与管理 2015年第2期34卷 228-242页

作者：周晓东岳荣先上海对外经贸大学商务信息学院上海201620 上海师范大学数理学院上海200234 上海师范大学E-研究院上海200234

本文考虑了纵向艾滋病数据模型响应值预测时的最优稳健设计问题。分别研究了两类预测问题:一类是群体响应均值的预测,另一类是个体观察值的预测。给出了模型方差参数空间上的最大最小和贝叶斯稳健设计,多个可选模型下的稳健设计以及预... 详细信息

本文考虑了纵向艾滋病数据模型响应值预测时的最优稳健设计问题。分别研究了两类预测问题:一类是群体响应均值的预测,另一类是个体观察值的预测。给出了模型方差参数空间上的最大最小和贝叶斯稳健设计,多个可选模型下的稳健设计以及预测点不确定时的稳健设计。提出了求各类稳健设计的模拟退火算法。

关键词：纵向数据模型最优线性无偏估计 CD4 最大最小设计贝叶斯设计

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中医临床疗效评价的统计方法

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世界科学技术-中医药现代化 2007年第4期9卷 81-85页

作者：易丹辉李芃芃童小军中国人民大学统计学院中国人民大学应用统计科学研究中心北京100872

临床疗效评价的目的是寻找针对某种疾病、某类人群的有效治疗方案、方法、手段、药方。在临床治疗的实际过程中,通过试验设计,可以选定一些人群,采用随机分组控制一些影响因素,由于预期结果并不仅仅是研究因素,还有许多混杂因素,这些修... 详细信息

临床疗效评价的目的是寻找针对某种疾病、某类人群的有效治疗方案、方法、手段、药方。在临床治疗的实际过程中,通过试验设计,可以选定一些人群,采用随机分组控制一些影响因素,由于预期结果并不仅仅是研究因素,还有许多混杂因素,这些修饰因素作为解释变量或称自变量、协变量参与临床疗效研究,运用统计模型对疗效做出分析评价。Logistic模型、Cox比率危险率模型、纵向数据模型、多层线性模型都是可以用于临床疗效评价的统计方法。

关键词：临床疗效评价Logistic模型 Cox比率危险率模型纵向数据模型多层线性模型

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