国家自然科学基金(11271368)
- 作品数：44 被引量：181H指数：7
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- 相关机构：中国人民大学兰州财经大学新疆财经大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金国家社会科学基金更多>>
- 相关领域：理学经济管理社会学医药卫生更多>>
- 混合效应模型的非参数贝叶斯分位回归方法研究被引量：3
- 2016年
- 本文对混合效应模型提出了一种非参数贝叶斯分位回归方法,通过引进一种新的分层有限正态混合分布,将分位回归建模时对随机误差项的假定放宽至仅有分位点约束之下。通过对混合比例参数假设广泛灵活的Stick-Breaking先验,使得模型捕捉复杂数据分布信息的能力更强。在建立的非参数贝叶斯分层分位回归模型中引入潜变量,使模型参数估计的Gibbs抽样算法中原来每次需要计算(2M)N项函数值变为每次只需计算N项即可。蒙特卡罗模拟显示,在误差分布函数变得较为复杂时,非参数贝叶斯分位回归方法比参数方法在估计效果上有更大的优势。
- 李翰芳罗幼喜田茂再
- 关键词：混合效应模型
- 删失数据下的非参数分位回归
- 2016年
- 本文结合分位回归方法与非参数模型,对删失数据下的非参数分位回归模型的估计方法以及算法进行研究,运用质量再分配加权思想(Redistribution-of-Mass)将删失参数模型的估计方法推广到非参数领域,同时,出于充分利用数据信息的考虑,本文综合逆概率加权和质量再分配加权思想,在估计过程中采用这两类权数,提出了一种新的局部综合加权估计.通过蒙特卡洛模拟可知,在固定删失情形下,无论有无异方差存在,质量再分配加权估计有显著的优势;而在随机删失情形下,逆概率与质量再分配综合加权估计效果最好,进而验证了本文提出的估计方法的有效性和合理性.最后本文将各估计方法应用于实际数据中,实证分析的结果进一步展示了所提出估计方法的合理性.
- 黄雅丽朱倩倩田茂再
- 关键词：分位回归非参数模型删失数据
- 面板数据的自适应Lasso分位回归方法研究被引量：13
- 2014年
- 如何在对参数进行估计的同时自动选择重要解释变量,一直是面板数据分位回归模型中讨论的热点问题之一。通过构造一种含多重随机效应的贝叶斯分层分位回归模型,在假定固定效应系数先验服从一种新的条件Laplace分布的基础上,给出了模型参数估计的Gibbs抽样算法。考虑到不同重要程度的解释变量权重系数压缩程度应该不同,所构造的先验信息具有自适应性的特点,能够准确地对模型中重要解释变量进行自动选取,且设计的切片Gibbs抽样算法能够快速有效地解决模型中各个参数的后验均值估计问题。模拟结果显示,新方法在参数估计精确度和变量选择准确度上均优于现有文献的常用方法。通过对中国各地区多个宏观经济指标的面板数据进行建模分析,演示了新方法估计参数与挑选变量的能力。
- 李子强田茂再罗幼喜
- 关键词：面板数据分位回归
- 负二项抽样下风险比率的调整置信区间被引量：1
- 2015年
- 负二项抽样(又称逆抽样)方法因其优良的表现在流行病学和医学诊断中得到广泛应用.文章考虑了负二项抽样下风险比率的置信区间求解方法问题,使用最小化区间长度方法对已有方法进行了调整,实例研究和蒙特卡洛结果表明本文的方法不仅能够有效减小置信区间的长度,从而减小做决定时的不确定性,而且可以保证区间覆盖率至少不比原有方法低,同时,得到的置信区间关于最大似然估计点的对称性也有了很好的改善.
- 吴延科田茂再
- 关键词：最短置信区间逆抽样
- 基于双惩罚分位回归的面板数据模型理论与实证研究被引量：2
- 2016年
- 固定效应和随机效应同时选择是面板数据模型研究中的重要问题之一。本文通过分别对固定效应和随机效应引入条件Laplace先验,提出了一种新的贝叶斯双惩罚分位回归法。该方法不仅能对模型中重要解释变量进行自动选择,而且充分考虑到个体随机波动对解释变量系数估计带来的偏差。通过对方差分量的惩罚压缩,减少了模型中未知参数的个数,提高了模型自由度。Monte Carlo模拟及实证分析显示,所提出的方法不仅能准确估计出固定效应系数,而且能精确地捕捉到个体随机效应的波动。
- 罗幼喜李翰芳田茂再郑列
- 关键词：面板数据分位回归贝叶斯分析
- 基于多重比较检验的函数型数据方差分析被引量：2
- 2018年
- 随着现代社会可获得数据的大量性和连续性,函数型数据广泛地应用在各个领域。以甘肃省为研究对象,文章采用函数型数据方差分析对四个气候带的气温进行研究,并通过多重比较检验方法比较了各个气候带对气温的影响差异。结果表明：陇中地区全年气温受气候带的影响最小;河西走廊地区次之;陇南地区和甘南地区最大。由于受到气候带的影响,陇南地区和甘南全年气温较平均气温有较大的波动。气温在秋季和春季的波动较小,在夏季和冬季的波动相对较大。
- 白永昕田茂再
- 关键词：函数型数据方差分析微分算子
- 全国县级地区固定资产投资的条件参数分位回归分析
- 2016年
- 本文基于《2014年中国区域经济统计年鉴》中的1902个县级单位主要统计指标,以固定资产投资为响应变量,考虑其他相关经济变量对其影响。利用Moran I统计量,检验固定资产投资具有空间相关性,并利用对空间数据的条件参数分位回归技术,分析了在不同分位水平下,其他经济变量对固定资产投资的影响。结果表明:固定资产受到户籍总人口、第一产业增加值、第二产业增加值、公共财政收入、公共财政支出的正向影响,随着窗宽和分位数的变化,其影响程度也有所变化。
- 胡亚南张陶陶田茂再
- 关键词：分位回归固定资产投资
- 基于空间分位回归的地方财政支出研究被引量：1
- 2016年
- 我国各地经济发展水平、产业结构以及劳动力市场特征不同,使得地方财政支出的结构和重点也有差异,其中地区间财政支出的空间溢出效应对经济增长的影响是不容忽视的。空间滞后模型通过引入变量的空间滞后形式,将空间位置变化与周边邻居位置上的变量联系在一起,这在一定程度上解释了由于空间扩散、空间溢出等相互作用造成的空间依赖。经过Moran I检验表明,人均地方财政支出存在空间相依性。文章利用空间分位回归模型对我国300个地级行政区2013年的人均财政支出进行了实证研究,设置空间权重矩阵,采用空间分位回归模型,研究地方财政支出对周边地区全要素生产率及其分解项的空间溢出效应。结果表明:经济发展不同的地区,在财政支出方面存在着明显的异质性。
- 胡亚南张陶陶田茂再
- 关键词：地方财政支出
- 重复测量诊断试验的ROC曲线广义线性混合效应模型被引量：17
- 2017年
- 目的针对重复测量诊断数据,为同时考虑协变量对诊断试验准确性评价的影响,度量重复测量数据间的相关性,本文探索新的ROC曲线的建模方法。方法通过广义线性混合效应模型对ROC曲线进行模拟,并采用贝叶斯参数估计方法,利用Win BUGS软件予以实现,进而计算不同协变量取值下的ROC曲线下面积(AUC)以对诊断试验结果进行评价。结果实例数据分析结果表明,基于广义线性混合效应模型的ROC曲线建模方法可以有效地刻画重复测量诊断试验数据,给出更有解释意义的回归参数,提供临床分析的参考依据。结论基于广义线性混合效应的ROC曲线模型在解决重复测量诊断试验的准确度评价问题起着至关重要的作用。
- 马春桃熊巍田茂再
- 关键词：ROC曲线贝叶斯
- 大数据时代统计学的重构与创新--首届“大数据与应用统计国际会议”述评被引量：32
- 2015年
- 本文集中介绍了多位顶尖统计学家在大数据研究方面的新进展,内容涉及大数据背景下政府统计需求,统计设计,统计学理论框架的重构,统计学利用大数据在基因学、天文学、宇宙学、流行病学、经济金融学、生命科学和工程学等领域中的应用,以及大数据人才培养问题等。
- 中国人民大学“大数据与应用统计”研究组
- 关键词：大数据大数据时代
