部分线性模型相关论文
运用部分线性固定效应面板数据模型对碳排放进行分析和预测。以2014—2018年中国各省（区、市，不含西藏、港澳台）的面板数据为样本，选取......
迅猛发展的计算机技术为海量数据的存取提供了支撑,这些海量的数据中蕴藏了大量信息。从这些数据中获得大量信息的同时,数据的维度......
本文主要对如何充分利用纵向数据的组内相关性来提高对纵向数据半参模型的估计精度以及高维数据的变量选择问题进行研究。纵向数据......
部分线性模型是一类重要的半参数统计模型。关于部分线性模型线性部分参数向量的估计,常见的方法是运用差分法将部分线性模型转换......
房地产行业在我国经济中具有重要地位。目前预测房价未来走势的方法有应用较多的基于影响因素分析的多因素回归模型、基于时间序列......
部分线性模型是一类具有较强实际背景的半参数模型,由Engle等在1986年首次提出,之后有大量研究与众多应用.而广义线性模型理论是对......
随着现代科学技术的高速发展,各领域呈现出各种复杂数据,比如缺失数据、删失数据、截断数据、高维数据.高维数据的出现不仅带来了......
本文主要在数据带有扭曲测量误差的情况下研究了部分线性模型的相关统计推断问题。部分线性模型是一个应用十分广泛的统计模型。在......
我国的金融市场在经济发展中起到蓄水池的作用,它不仅可以储存资本,还能够将储蓄灵活快速地变为投资,促进了整个社会资本的合理分......
在现实生活中缺失数据问题经常发生,如医药研究、工业生产等领域常发生数据缺失现象.在处理带有缺失数据的问题时,不能直接用通常......
在实际应用领域中,数据分布往往是不对称的有偏分布。此时,部分线性众数模型是刻画这些特征的一个重要方法。因为部分线性众数模型......
条件众数估计即众数回归是统计学的一个重要课题.与一般的均值回归相比,该方法的突出优点是当数据存在异常值或呈偏态分布时具有稳......
缺失数据作为复杂数据的一种,在生物医学、教育学和经济学等研究领域中普遍存在,目前国内外大部分对于数据缺失问题的研究都是基于......
Owen(1988)提出的经验似然(Empirical Likelihood,EL)是一个有影响力的计算密集型数据的统计方法。此方法定义了一个经验似然比函......
带测量误差的回归问题是近年来统计学中的一个热点问题,测量误差在生物统计学、医学、经济学等领域普遍存在,如果忽略测量误差,将......
数据缺失在实际应用中是经常出现的,这也是统计分析中的热点问题之一.处理缺失问题的统计方法有很多,其中双重稳健估计是研究比较......
传统的空间计量模型以线性假设为主,对各项参数都有严格的限定。然而,现实的空间数据十分复杂并且具有各自的特点,一成不变的旧模......
面板数据是将截面数据和时间序列数据综合起来的一种数据类型,具有横截面和时间序列两个维度.通过建立面板数据模型,我们可以综合......
文章将部分线性模型的经验似然推广到Ⅰ型区间删失数据上.受许多因素的影响,数据往往不具有完整性,因此Ⅰ型区间删失数据在医疗领......
本文主要用于民航客运量的预测研究,针对多元线性回归建立预测模型出现的拟合度过高、存在严重多重共线性和模型变量不显著等问题......
半参数模型是二十世纪八十年代发展起来的一类重要统计模型，结合了参数模型和非参数模型的优点，它比单纯的参数回归模型或非参数回归......
本文主要对带有PA误差样本的部分线性模型和部分线性EV模型进行了初步的研究.针对部分线性模型Y=xβ+g(t)+e，其中(x,t)属于R x[0,1]......
经验似然是Owen(1988)在完全样本下提出的一种非参数统计推断方法，它有类似Bootstrap的抽样特性.这一方法与经典的或现代的统计方法......
部分线性模型是由Engle，Granger，Rice和Weiss(1986)在研究居民用电与其收入及季节等变量之间的关系这一实际问题时提出的.这种模......
经验似然比方法是一种非参数统计方法，本文介绍了经验似然比的历史发展及现状，并主要推广经验似然比方法到部分线性反映变量含误差及......
许多科学研究领域的一个基本工作是研究因素变量（协变量）对某些感兴趣变量（反映变量）的影响，回归模型为我们处理这类问题提供了一个有力......
部分线性模型是一半参数同归模型，它比线性模型更加灵活，因为该模型既包含参数分量又包含非参数分量．即响应变量不仅依赖于某些变量的......
本文主要讨论部分线性模型(partially linear models)： Y=g(Z)+βT0X+ε 其中r为响应变量，X∈X和Z∈Z分别是p维和q维协变量，X和......
半参数回归模型是二十世纪八十年代发展起来的一种重要的统计模型。由于该模型综合了参数和非参数信息，比一般的参数模型或非参数模......
数据缺失现象在现实生活中经常发生,如可靠性寿命试验、市场调查、医药追踪试验等领域往往出现大量缺失数据.产生缺失数据的原因很......
Owenn提出的经验似然方法是统计推断中最重要的方法之一,它在置信域的构造方面有许多优点.除有域保持性,变换不变性,Bartlett纠偏......
部分线性模型是一种重要的半参数统计模型，纵向数据是指对同一样本或同一组样本在不同时间或空间上进行重复观测而得到的数据。这一......
部分线性模型是1986年由Engle等[6]在研究天气对电力需要的影响时首次提出。这种模型同时包含线性参数部分和非参数部分，比线性模型......
部分线性模型是一类重要的半参数统计模型，它被日益广泛地应用于各个领域之中。人们提出了很多方法和技巧来研究它。而在实际的应用......
现实生活中，由于各种人为的或其它不可知的因素，往往会有大量缺失数据的产生.譬如在一些民意调查、市场研究等社会领域中，由于调查者......
部分线性模型在统计领域起到了至关重要的一种半参数模型，在经济统计、生物医学及金融时间序列分析中，部分线性模型通过对于数据进行......
本文主要讨论部分线性模型:Y=Xτβ+m(T)+ε，并且假设E(Y|X,T)=Xτβ+m(T),Var(Y|X,T)=σ2V(Xτβ+m(T)),其中Y是响应变量，X，T是协变......
随着参数模型到非参数模型再到半参数模型的一路发展,半参数部分线性变系数模型是近年来兴起的处理高维数据的一类新的模型。线性......
纵向数据是在日常生活中常见的一种数据模型，是对个体在不同的时间或空间多次重复观测而得到的数据.它不仅克服了截面数据和时间序......
部分线性模型是一类重要的半参数回归模型，结构是将线性模型与非参数模型相结合，既保留了参数回归模型容易解释的优点，又保留了非参数......
部分线性模型是一类广泛应用的半参数模型,它首先是由Engle(1986)提出来的.因为这种模型既包含了参数部分,又包含了非参数部分,因......
产品的某种质量特征可以由一个响应变量和一个或多个解释变量之间的函数关系来刻画，这类函数关系常常用profile来描述，对此类profile......
关于序列相合性的研究一直以来都是数理统计的一个热门话题，近几十年也得到了很快的发展，并且也引起了很多学者的兴趣，但是就Negative......
针对部分线性模型提出了一种新的估计方法-Profile局部最小二乘估计,方法结合了非参数部分的参数信息.另外对于部分线性模型中非参......
