oracle性质相关论文
在本文中,将重点研究高维非参加速失效时间模型的变量选择问题。在科技和社会如此发展的今天,数据越发复杂,数据的维数相对于样本......
广义线性模型是一类应用十分广泛的统计模型,自从广义线性模型被提出以来,一直受到统计学家和实际工作者的关注,而广义线性模型中......
乘积模型是一种经典且有效的参数模型,它能够很好地处理如股票、生存时间和医学等非负型数据.然而参数结构导致乘积模型灵活性不足......
针对协变量是函数型、响应变量是标量的多元函数型回归模型,文章提出了函数系数基于再生核Hilbert空间展开的变量选择方法.首先,利......
随着信息时代的来临,海量信息的涌入使得数据呈现出爆发式的增长,任何微小的数据都可能产生不可思议的结果.变量选择是进行数据处......
本文主要研究分组数据分位数回归模型的变量选择和估计问题.为了充分反映数据的分组信息,需要假定每组数据的回归系数可以分解成共......
变量选择一直是统计学科中一个重要的课题.随着社会的发展,人们进入到大数据时代,变量选择的巨大作用也显现出来.惩罚最小二乘方法......
变量选择可以帮助我们从大量的数据中提取出有价值的信息,提高模型的预测精度.如何高效地从众多的协变量中选出对因变量有重要作用......
Cox 比例风险模型是生存分析中应用最为广泛的模型之一,已广泛应用到各个领域.关于Cox模型的变量选择,已有不少文献进行研究.然而,......
有限混合模型是用来处理来自几个未知的同质总体的变量之间关系的一种统计工具,它是由几个分布加权混合而成的.有限混合模型也被称......
广义单指标模型作为一类重要的半参数模型,在处理多元非参数回归问题的时候经常被使用,在对复杂数据、高维数据的处理上有更好的适......
随着我国金融市场的繁荣发展,人们对于财富管理的需求逐渐呈现出一种多元化的趋势,投资类产品数量急剧增加,部分金融产品的收益序......
纵向数据作为将横截面和时间序列信息融合起来的一种特殊数据,在许多现代应用学科中经常出现,譬如,生物学、医学和社会学等.这些数......
经验似然方法是由Owen[2-3]提出的，它是统计推断中非常重要的方法之一，且有许多的优点，本文讨论惩罚经验似然方法在广义线性模型下的......
本文考虑函数系数部分线性模型
Yi=p∑k=1fk(sik)+VTiθ(Ui)+εi其中Yi∈R是响应变量，xi=(xl，…，xp)T，Ui=(Uil，…，Uip)T，V=(V1，V2，…，Vq......
复发事件数据广泛出现在生物学、临床医学等应用研究领域。因该数据复杂的相依性和删失的存在，使得对它的分析比较困难。然而，因其广......
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......
生长曲线模型是一个典型的多元线性模型,在现代统计学上占有重要地位.文章首先基于Potthoff-.Roy变换后的生长曲线模型,采用自适应......
考虑协变量随机缺失下部分线性模型，采用惩罚加权最小二乘提出了一种变量选择方法，研究了所提出方法的有限样本性质，证明了非零系数的......
利用惩罚拟似然方法,讨论高维广义线性模型的拟似然自适应Lasso估计。该方法能同时进行变量选择和参数估计。在适当的条件下,证明......
文章将rLasso惩罚函数推广到Logistic回归模型,并给出单坐标rLasso惩罚估计问题的解析解,结合坐标下降算法思想,给出线性模型rLass......
纵向数据具有“组间独立,组内相关”的特点,能够反映个体间的差异和个体内部的变化,在医学、流行病学、工业等领域,都已成为统计学......
统计建模的一个重要问题是如何从众多的解释变量中选取有影响的变量,这就是变量选择问题。目前己有大量关于变量选择的研究,其中惩......
主要研究关于面板数据的有限阶固定效应的动态变系数回归模型（简称FDVCM）的统计推断问题.基于B-样条函数和广义矩估计（简称GMM）方法,首......
生长曲线模型是一个典型的多元线性模型,作为线性模型的一个分支,在现代统计学上占有重要地位.同时它在经济学,生物学,医学研究及......
我们引入一类新的模型:变系数单指标模型,该模型将单指标模型和变系数模型相结合。变系数单指标模型考虑了具有变系数的线性结构部......
在数据分析研究过程中,随着计算机技术的迅速发展,人们会经常遇到高维数据,这些数据不仅表现出异方差特征明显,并且预测变量被分组......
模型选择是高维模型统计分析的基础.但传统的逐步回归和子集选择方法在变量选择中会忽视随机误差,并且其计算方法在高维模型中比较......
本文受到SICA（smooth integration of counting and absolute deviation）方法的启发,提出一族基于反正切函数的非凸罚函数Arctan LAS......
逻辑回归作为一种重要的数据分析方法,在各个领域应用十分广泛。在实际分类问题的应用中,逻辑回归总是可以收到良好的效果。然而,......
在数据分析中,我们常常碰到右删失或者左截断数据问题,它们在生存分析、医学统计、天文学、经济学以及工程可靠性统计中具有重要应......
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在可靠性及生存分析等领域中经常出现左截断右删失数据,即指在某种设定下,样本值不能被完全观测到的数据.左截断右删失数据下线性......
对部分线性模型的aglasso（adaptive group lasso）参数估计及变量选择问题进行研究.通过构造aglasso的估计函数,将分组部分线性模型变......
半参数模型不仅具有参数模型良好的解释性和非参数模型的灵活性,更为重要的是,它能有效地避免非参数模型遭遇的“维数祸根”(Bellm......
随着信息技术的快速发展,我们能够获得到的数据信息量和变量维数越来越大。如何从众多候选模型中选择最佳的一个,就成为计量经济学......
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高维数据在经济、金融、统计、生物基因工程等领域出现的频率越来越高,刻画高维数据潜在的模型结构是分析高维数据的基础.统计学中......
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着重研究了在指数分布模型下的ADS参数估计量的性质,并证明其具有oracle性质....
为了解决异方差存在时最小二乘回归不适用的问题,基于最小化非对称L2范数的Expectile回归,通过引入一种非凸惩罚(minimax concave ......
本文对基于Cox比例风险模型的弹性SCAD变量的选择方法进行了研究,证明了弹性SCAD方法在进行变量选择时具有Oracle性质、渐近正态性......
删失回归模型是一种很重要的响应变量受限制的模型,它广泛应用于计量经济学中.基于SCAD罚函数,提出了SCAD型罚变量选择方法.该方法......
删失回归模型是一种响应变量受限制的模型,广泛应用于计量经济学中.针对删失回归模型,借助于分位数估计方法和SCAD型惩罚函数,提出......
随着数据获取技术的高速发展,人们在生物信息学、医药卫生等领域获得的信息越来越多,数据维数越来越高,传统的模型选择方法的应用......
