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非概率样本模型辅助校准估计方法

统计与决策 2021年第22期37卷 5-10页

作者：潘莹丽刘展湖北大学数学与统计学学院武汉430062 湖北大学应用数学湖北省重点实验室武汉430062

大数据时代,如何高效地从高维数据中挖掘有效信息并进行统计推断逐渐成为人们关注的热点问题。文章基于高维数据研究如何充分利用已知辅助信息对非概率样本进行校准,主要包括两个方面的内容:一是在总体规模已知的情况下,对非概率样本进... 详细信息

大数据时代,如何高效地从高维数据中挖掘有效信息并进行统计推断逐渐成为人们关注的热点问题。文章基于高维数据研究如何充分利用已知辅助信息对非概率样本进行校准,主要包括两个方面的内容:一是在总体规模已知的情况下,对非概率样本进行模型辅助SCAD校准和模型辅助ALASSO校准,依次求出校准权重并对总体均值进行统计推断。二是在总体规模未知的情况下,对非概率样本进行估计控制模型辅助SCAD校准和估计控制模型辅助ALASSO校准,依次求出校准权重并对总体均值进行统计推断。

关键词：非概率样本模型辅助校准估计控制模型辅助校准 SCAD ALASSO

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大数据背景下网络调查样本的建模推断问题研究——以广义Boosted模型的倾向得分推断为例

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统计研究 2019年第9期36卷 93-103页

作者：刘展潘莹丽湖北大学数学与统计学学院

随着大数据和网络的不断发展,网络调查越来越广泛,大部分网络调查样本属于非概率样本,难以采用传统的抽样推断理论进行推断,如何解决网络调查样本的推断问题是大数据背景下网络调查发展的迫切需求。本文首次从建模的角度提出了解决该问... 详细信息

随着大数据和网络的不断发展,网络调查越来越广泛,大部分网络调查样本属于非概率样本,难以采用传统的抽样推断理论进行推断,如何解决网络调查样本的推断问题是大数据背景下网络调查发展的迫切需求。本文首次从建模的角度提出了解决该问题的基本思路:一是入样概率的建模推断,可以考虑构建基于机器学习与变量选择的倾向得分模型来估计入样概率推断总体;二是目标变量的建模推断,可以考虑直接对目标变量建立参数、非参数或半参数超总体模型进行估计;三是入样概率与目标变量的双重建模推断,可以考虑进行倾向得分模型与超总体模型的加权估计与混合推断。最后,以基于广义Boosted模型的入样概率建模推断为例演示了具体解决方法。

关键词：大数据网络调查样本入样概率目标变量建模推断

Cox模型中基于Model-X Knockoffs的高维控制变量选择方法

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统计与决策 2023年第5期39卷 16-21页

作者：黄河潘莹丽梧州学院、管理学院广西梧州543002 湖北大学、数学与统计学学院武汉430062 湖北大学、应用数学湖北省重点实验室武汉430062

在生物医学、临床试验和流行病学等领域的研究中,由于获得生存数据的试验设计、观测时间的局限,以及观测对象在进入或退出试验时的个体差异等方面的原因,与所关注事件的发生时间相关的数据经常存在右删失。基于右删失生存数据解析协变... 详细信息

在生物医学、临床试验和流行病学等领域的研究中,由于获得生存数据的试验设计、观测时间的局限,以及观测对象在进入或退出试验时的个体差异等方面的原因,与所关注事件的发生时间相关的数据经常存在右删失。基于右删失生存数据解析协变量和生存时间的关系时,应用最为广泛的统计模型是Cox模型。随着科学技术的进步,数据收集变得越来越容易,导致数据库规模越来越大、复杂性越来越高,数据的维度通常可以达到成百上千维,甚至更高。文章提出一种Cox模型中基于Model-X Knockoffs的高维控制变量选择方法。首先基于Knockoffs框架建立一个Knockoffs变量,并基于原始协变量和其相应的Knockoffs变量构造一个正则化的目标函数,然后通过求解目标函数的最优解构造一个统计量和基于数据的阈值,最后进行变量选择。模拟分析和实证研究结果表明:所提方法可以在变量选择的同时提供可靠的FDR控制,优于传统的LASSO方法。

关键词： Cox模型 Model-X Knockoffs FDR控制变量选择

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带流数据集AFT模型的可再生估计

统计与决策 2023年第9期39卷 47-52页

作者：潘莹丽黄河湖北大学数学与统计学学院武汉430062 湖北大学应用数学湖北省重点实验室武汉430062 梧州学院管理学院广西梧州543002

流式生存数据是一个随时间延续而无限增长的动态生存数据集合,由于数据集以流的形式不断高速到达,一旦当前批次的数据到来,经过快速处理后就要被释放,不能继续保留在内存中。基于右删失流式生存数据来解析协变量与生存时间之间的相关性... 详细信息

流式生存数据是一个随时间延续而无限增长的动态生存数据集合,由于数据集以流的形式不断高速到达,一旦当前批次的数据到来,经过快速处理后就要被释放,不能继续保留在内存中。基于右删失流式生存数据来解析协变量与生存时间之间的相关性时,加速失效时间模型(AFT模型)是常被使用的模型之一。文章基于带流数据集的AFT模型,通过泰勒展开构造一个Working估计方程,提出可再生估计,该估计仅依赖历史批数据集的汇总统计量和当前批数据集,有效避免了计算机对历史批数据存储带来的压力。模拟分析和实证结果表明,基于带流数据集的AFT模型提出的可再生估计方法在有限样本中的运行性能较好,在实践中具有可操作性。

关键词：流数据集右删失 AFT模型可再生估计

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高维尾期望回归模型分布式估计方法的改进

统计与决策 2023年第18期39卷 33-38页

作者：朱霞潘莹丽中南财经政法大学统计与数学学院武汉430073 湖北大学数学与统计学学院武汉430062 湖北大学应用数学湖北省重点实验室武汉430062

文章针对高维尾期望回归模型的估计问题提出了一种在交互有效的替代损失(CSL)方法基础上进行优化函数改进的分布式估计方法,具体的改进步骤为:通过构建正则化的梯度增强型损失(GEL)函数,使所有Worker机器都能并行地优化各自对应的正则化... 详细信息

文章针对高维尾期望回归模型的估计问题提出了一种在交互有效的替代损失(CSL)方法基础上进行优化函数改进的分布式估计方法,具体的改进步骤为:通过构建正则化的梯度增强型损失(GEL)函数,使所有Worker机器都能并行地优化各自对应的正则化GEL函数,并通过Master机器对计算结果进行更新。数值模拟和实证分析验证了该改进方法的估计误差收敛于基于所有数据的Centralize方法的估计误差,且相对于CSL方法,该方法具有较快的收敛速度。

关键词：尾期望分布式改进估计正则化 GEL函数

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亚式期权定价的比较研究

亚式期权定价的比较研究

作者：潘莹丽华中师范大学

学位级别：硕士

亚式期权,它是由美国一家信托公司(Bankers Trust)在欧式期权的基础上提出的一种创新,首次出现在二十世纪九十年代的日本东京。它作为当今金融市场上交易最活跃、应用最广泛的一种强路径依赖型期权,因其价格便宜、易于风险控制、利于套... 详细信息

亚式期权,它是由美国一家信托公司(Bankers Trust)在欧式期权的基础上提出的一种创新,首次出现在二十世纪九十年代的日本东京。它作为当今金融市场上交易最活跃、应用最广泛的一种强路径依赖型期权,因其价格便宜、易于风险控制、利于套期保值等方面的优势,深受投资者与管理者的喜爱。自2008年全球风暴以来,风险管理与控制再一次成为世界关注的焦点,人们对亚式期权的关注也随之提升了一个层次,其定价问题也逐渐成为衍生品资产定价研究的热点之一。本文主要研究离散型固定敲定价欧式亚式期权的定价问题,首先概述了期权定价的预备知识,然后分别为离散型几何平均亚式期权和离散型算术平均亚式期权定价。对于离散型几何平均亚式期权,若标的资产价格服从对数正态分布,由于一系列对数正态分布的几何平均值仍为对数正态分布,从而可迅速得出几何平均亚式期权定价公式的解析解;对于离散型算术平均亚式期权,由于算术平均后的资产价格不再服从对数正态分布,不能直接利用Black-Scholes公式,其定价公式也只能近似给出,本文分别用均值关系近似定价、泰勒展开近似定价、Monte Carlo模拟、渐进差异近似定价这四种方法来探讨算术平均亚式期权近似定价公式。最后通过Matlab软件编写程序对上述各种定价方法进行实证分析与比较,进而对各种定价方法做了总结与分析。

关键词：期权亚式期权几何平均算术平均定价

基于超总体伪设计与组合样本的候选者数据库网络调查的推断研究

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应用概率统计 2019年第3期35卷 221-232页

作者：刘展潘莹丽湖北大学数学与统计学学院应用数学湖北省重点实验室

候选者数据库网络调查的推断问题是网络调查发展中迫切需要解决的问题.基于此,提出基于超总体伪设计与组合样本的非概率抽样推断方法:对网络候选者数据库的调查样本建立超总体模型来构造伪权数,并根据网络候选者数据库的调查样本和概率... 详细信息

候选者数据库网络调查的推断问题是网络调查发展中迫切需要解决的问题.基于此,提出基于超总体伪设计与组合样本的非概率抽样推断方法:对网络候选者数据库的调查样本建立超总体模型来构造伪权数,并根据网络候选者数据库的调查样本和概率样本的组合样本计算总体均值的估计,最后根据超总体模型的方差估计理论推导出目标总体均值估计的方差估计式,同时采用Bootstrap与Jackknife方法来估计总体均值估计的方差,并比较不同方差估计方法的效果.研究结果表明:基于超总体伪设计与组合样本的总体均值估计效率高于仅使用概率样本的估计和仅使用网络候选者数据库的调查样本加权的估计,估计效果较好;方差估计方面,采用VM1、VM2与VM3方法计算的方差估计相比而言更好.

关键词：超总体伪设计组合样本网络候选者数据库非概率抽样

大数据背景下网络调查样本的随机森林倾向得分模型推断研究

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统计研究 2021年第11期38卷 130-140页

作者：刘展潘莹丽金美玲湖北大学数学与统计学学院湖北大学商学院

随着大数据与互联网技术的迅猛发展,网络调查的应用越来越广泛。本文提出网络调查样本的随机森林倾向得分模型推断方法,通过构建若干棵分类决策树组成随机森林,对网络调查样本单元的倾向得分进行估计,从而实现对总体的推断。模拟分析和... 详细信息

随着大数据与互联网技术的迅猛发展,网络调查的应用越来越广泛。本文提出网络调查样本的随机森林倾向得分模型推断方法,通过构建若干棵分类决策树组成随机森林,对网络调查样本单元的倾向得分进行估计,从而实现对总体的推断。模拟分析和实证研究结果表明:基于随机森林倾向得分模型的总体均值估计的相对偏差、方差与均方误差均比基于Logistic倾向得分模型的总体均值估计的相对偏差、方差与均方误差小,提出的方法估计效果更好。

关键词：大数据网络调查样本随机森林倾向得分模型

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混合样本的小域模型推断研究

统计与决策 2021年第20期37卷 5-9页

作者：刘展潘莹丽蔡雯湖北大学数学与统计学学院武汉430062

随着概率抽样成本的日益增加,简单高效且成本低廉的非概率抽样开始被广泛使用。在实际应用中,根据研究的需要和两种抽样方法各自的优势,有时会将两种抽样方法结合使用,从而得到概率样本和非概率样本的混合样本。考虑到小域估计结果可靠... 详细信息

随着概率抽样成本的日益增加,简单高效且成本低廉的非概率抽样开始被广泛使用。在实际应用中,根据研究的需要和两种抽样方法各自的优势,有时会将两种抽样方法结合使用,从而得到概率样本和非概率样本的混合样本。考虑到小域估计结果可靠、成本低廉等特点,文章提出了对混合样本建立小域模型推断总体的方法:将概率样本和非概率样本分别视为从两个小域中抽取的样本,且假定两个小域的并正好为目标总体,对概率样本和非概率样本建立小域模型,分别得到基于小域模型的概率样本和非概率样本的总体均值估计,进一步为两个总体均值估计构造权数,从而获得最终的总体均值估计。模拟与实证结果表明:对混合样本建立小域模型进行总体推断的效果要比仅使用概率样本进行总体推断的效果更好,所得估计的偏差绝对值、方差和均方误差更小。

关键词：概率样本非概率样本混合样本小域模型