江苏省自然科学基金(BK2011058)
- 作品数:12 被引量:21H指数:3
- 相关作者:张爱武林金官孙慧慧杨洋高庆武更多>>
- 相关机构:盐城师范学院东南大学南京审计大学更多>>
- 发文基金:江苏省自然科学基金国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域:理学经济管理更多>>
- 非线性回归模型的经验似然诊断被引量:3
- 2012年
- 经验似然方法已经被广泛用于线性模型和广义线性模型.本文基于经验似然方法对非线性回归模型进行统计诊断.首先得到模型参数的极大经验似然估计;其次基于经验似然研究了三种不同的影响曲率度量;最后通过一个实际例子,说明了诊断方法的有效性.
- 丁先文徐亮林金官
- 关键词:经验似然
- 基于M估计的线性混合模型的局部影响分析被引量:3
- 2012年
- 对纵向数据的线性混合模型,用Fisher得分法得到了参数的M估计(稳健估计),给出了其渐近性质,利用影响曲率研究了M估计下的随机误差方差扰动的局部影响分析问题,并通过葡萄糖数据的实例进行了分析论证.
- 孙慧慧林金官
- 关键词:M估计线性混合模型
- 不同距离的双线性自适应模糊回归的最小二乘比较
- 2013年
- 针对双线性自适应模糊回归模型,采用了欧氏距离、Y-K距离和D_k距离,分别讨论了该模型的最小二乘估计及相关性质,得出在这三种距离下,它们的回归系数的最小二乘估计的形式是一致的仅仅系数不相同,且它们的观测中心和插入中心、设计边宽和插入边宽的误差和为0的结论.通过实例验证了上述结论的正确性.
- 张爱武
- 关键词:模糊线性回归欧氏距离最小二乘估计
- 基于数据删除的模糊线性回归模型的影响评价被引量:1
- 2012年
- 使用模糊数之间的Euclidean距离和Lebesgue距离的最小二乘方法,分别研究了基于数据删除的模糊线性回归模型的参数估计,并对两种距离下的参数估计进行了比较.此模型的输入为实数,输出为模糊数.构造了检验观测数据中强影响点或异常点的统计诊断量—回归方程的估计标准误差,通过对实际数据的研究,识别出其中的强影响点,表明本文所构造统计量是有效的.
- 张爱武
- 关键词:模糊线性回归模型数据删除模型
- 基于模糊Cook距离的模糊线性回归模型的统计诊断被引量:3
- 2012年
- 针对确定输入、模糊输出的模糊线性回归分析模型,采用最小二乘法,讨论了模糊线性回归模型的数据删除模型的参数估计,将建立在确定性数据基础上的线性回归模型统计诊断量Cook距离推广到模糊线性回归分析模型中,构造了统计诊断量—模糊Cook距离,通过数值模拟和对实际例子的研究,识别出其中的强影响点,得出与其它方法相同的结论,表明本文构造的统计诊断量是有效的,且应用比其它方法更方便。
- 张爱武
- 关键词:模糊线性回归模型数据删除模型
- 线性回归模型的稳健估计及异方差检验被引量:1
- 2012年
- 将Huber函数引入线性回归模型的对数似然函数中,利用Fisher Scoring迭代法得到参数的稳健估计(M估计);在M估计的基础上,对模型进行异方差检验,建立Score检验统计量;最后用一组实际数据说明本文方法的有效性.
- 孙慧慧
- 关键词:SCORE统计量异方差检验
- 基于不同距离的模糊线性最小二乘回归的比较
- 2012年
- 针对输入为清晰数、输出和回归系数都是LR型模糊数的多元模糊线性回归模型,采用了欧氏距离、Y-K距离和DK距离,分别讨论了该模型的最小二乘估计及误差项,得出在这三种距离下,它们的回归系数的最小二乘估计是相同及在求最小二乘估计时应优先考虑欧氏距离的结论.在解决该问题的过程中,得到了求该模型最小二乘估计的一种新方法.实例验证了上述结论的正确性.
- 张爱武
- 关键词:模糊线性回归欧氏距离最小二乘估计
- 系数为梯形模糊数的模糊回归分析的最小二乘法被引量:4
- 2012年
- 由于模糊数往往可以用梯形模糊数来逼近,因此对梯形模糊数的模糊回归模型的研究就有一定的实用价值.采用最小二乘的方法,针对输入为精确数、输出和回归系数都是梯形模糊数的模糊线性回归模型,讨论了该模型回归系数的最小二乘估计及误差项的估计,实例说明了提出的参数估计的拟合度比较好.
- 张爱武
- 关键词:梯形模糊数模糊线性回归最小二乘估计
- 时间相依更新风险模型中无限时绝对破产概率的渐近性被引量:4
- 2013年
- 本文考虑了两类时间相依且带常利率和常值保费收入率的更新风险模型的无限时绝对破产概率,其中索赔额及其到达时间间隔构成独立同分布的随机对列,以及每个随机对遵循某种相依结构.基于此,当索赔额分布属于R-∞∩S(γ),γ≥0分布族时,我们分别得到了两类时间相依结构下的无限时绝对破产概率的渐近公式和渐近上界.
- 杨洋林金官高庆武
- 关键词:相依性
- 基于形心法的模糊线性回归模型的统计分析被引量:2
- 2012年
- 使用形心法将模糊数转化清晰数,从而将模糊线性回归模型转化为传统的线性回归模型来研究,此模型输入、输出都为模糊数,回归系数为清晰数,讨论了该模型的参数估计及基于数据删除的影响分析,并通过对实例的研究及与其它模型比较,说明了该模型应用方便,具有更优的拟合性。
- 张爱武
- 关键词:模糊线性回归模型参数估计数据删除模型COOK距离