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2020年初爆发的COVID-19新冠肺炎疫情深深地影响到了每一个人。本文关注疫情发展对孕妇甲状腺功能水平的因果效应,因为疫情作为外......
混料试验在工农业生产、科学研究和经营管理中应用非常广泛。混料试验是一种特殊类型的试验,在其中响应值仅是混料中各成份所占比......
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......
随着信息时代数据收集和存贮能力的提高,很多应用领域涉及到大量高维数据,怎样设计学习系统来提取高维数据关键变量并实现有效预测......
随着现代信息技术的快速发展,(超)高维数据涌现于多个领域。其特征为预测变量个数远大于样本量。且预测变量与响应变量之间往往非......
一般的回归模型,通常假设解释变量的观测不含有误差,然而在很多领域的实际问题中,解释变量往往含有测量误差。如果忽略测量误差的......
人口死亡率的研究一直是人口统计学和保险精算学的核心问题。近年来,随着各国社会经济和医学的快速发展,很多国家和地区都呈现出人......
近年来,国家经济飞速发展,各项基础设施建设和制度在逐渐发展,医保政策作为民生的一个重要环节,也在日益完善。但是据调查,虽然医......
随着科学技术的发展和计算机计算能力的不断提高相辅相成,现如今超高维数据出现在我们多个研究领域中。在自然科学,人类基因等研究......
随着科学技术的飞速发展和数据收集成本不断的降低,超高维数据频繁出现在许多科学领域,例如基因组学,生物影像,肿瘤分类,经济学,高......
超高维数据广泛出现在生物医学、经济金融、保险精算、可靠性工程等领域。由于高维数据带来的“维数祸根”,传统的变量选择方法无......
本文主要研究了部分线性可加空间自回归模型在参数线性约束下的模型推断问题.结合sieve两阶段最小二乘法和拉格朗日乘子法,提出了......
可加模型是一种重要的非参数模型。它经常被应用到经济统计和金融时间序列分析中。可加模型不仅可以拟合线性数据,而且还可以拟合......
在本文中，我们主要研究的是非参数回归方面的问题。我们研究了两部分内容。在第一部分中，我们研究了在样本数据满足强混合假设条件时......
回归模型的异方差检验与广义回归模型的变离差检验是统计诊断的重要课题。在经典的回归分析中，观测值的方差齐性是一个很基本的假定......
上世纪70年代Koenker和Bassett提出了分位数回归(QuantileRegression)思想，有力的弥补了最小二乘估计方法处理带有异常值和异方差数......
采用Linton & Nielsen(1995)提出的直接估计法,给出了可加模型分量的最近邻估计,并在应变量的一定的矩条件下,讨论了这种估计的强......
