检索结果-南通市图书馆

Variable selection for skew-normal mixture of joint location and scale models

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities) 2021年第4期36卷 475-491页

作者： wu liu-cang YANG Song-qin TAO Ye Faculty of Science Kunming University of Science and TechnologyKunming 650093China School of Economics and Statistics Guangzhou UniversityGuangzhou 510006China

Although there are many papers on variable selection methods based on mean model in the nite mixture of regression models,little work has been done on how to select signi cant explanatory variables in the modeling of the variance *** this paper,we propose and study a novel class of models:a skew-normal mixture of joint location and scale models to analyze the heteroscedastic skew-normal data coming from a heterogeneous *** problem of variable selection for the proposed models is *** particular,a modi ed Expectation-Maximization(EM)algorithm for estimating the model parameters is *** consistency and the oracle property of the penalized estimators is *** studies are conducted to investigate the nite sample performance of the proposed *** example is illustrated by the proposed methodologies.

关键词： heterogeneous population skew-normal(SN)distribution mixture of joint location and scale models variable selection EM algorithm

Heteroscedastic Laplace mixture of experts regression models and applications

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities) 2021年第1期36卷 60-69页

作者： wu liu-cang ZHANG Shu-yu LI Shuang-shuang Faculty of Science Kunming University of Science and TechnologyKunming 650093China College of Mathematics and Informatics Fujian Normal UniversityFuzhou 350117China

Mixture of Experts(MoE)regression models are widely studied in statistics and machine learning for modeling heterogeneity in data for regression,clustering and *** distribution is one of the most important statistical tools to analyze thick and tail *** Mixture of Linear Experts(LMoLE)regression models are based on the Laplace distribution which is more *** to modelling variance parameter in a homogeneous population,we propose and study a new novel class of models:heteroscedastic Laplace mixture of experts regression models to analyze the heteroscedastic data coming from a heterogeneous population in this *** issues of maximum likelihood estimation are *** particular,Minorization-Maximization(MM)algorithm for estimating the regression parameters is *** of the estimators of the regression coefficients are evaluated through Monte Carlo *** from the analysis of two real data sets are presented.

关键词： mixture of experts regression models heteroscedastic mixture of experts regression models,Laplace distribution MM algorithm

A skew–normal mixture of joint location, scale and skewness models

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities) 2016年第3期31卷 283-295页

作者： LI Hui-qiong wu liu-cang YI Jie-yi Department of statistics Yunnan University Faculty of Science Kunming University of Science and Technology School of Mathematical Sciences Beijing Normal University

Normal mixture regression models are one of the most important statistical data analysis tools in a heterogeneous population. When the data set under consideration involves asymmetric outcomes, in the last two decades, the skew normal distribution has been shown beneficial in dealing with asymmetric data in various theoretic and applied problems. In this paper, we propose and study a novel class of models： a skew-normal mixture of joint location, scale and skewness models to analyze the heteroscedastic skew-normal data coming from a heterogeneous population. The issues of maximum likelihood estimation are addressed. In particular, an Expectation-Maximization （EM） algorithm for estimating the model parameters is developed. Properties of the estimators of the regression coefficients are evaluated through Monte Carlo experiments. Results from the analysis of a real data set from the Body Mass Index （BMI） data are presented.

关键词： mixture regression models mixture of joint location scale and skewness models EM algorithm maximum likelihood estimation skew-normal mixtures

基于对数正态分布下联合均值与散度广义线性模型的极大似然估计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

高校应用数学学报（A辑） 2011年第4期26卷 379-389页

作者：黄丽吴刘仓昆明理工大学理学院云南昆明650093 北京工业大学应用数理学院北京100124

基于对数正态分布研究提出了联合均值与散度广义线性模型,给出了此模型参数的极大似然估计,模拟和实例显示该模型和方法是有用和有效的.

关键词：对数正态分布联合均值与散度广义线性模型极大似然估计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

联合均值与方差模型的变量选择

系统工程理论与实践 2012年第8期32卷 1754-1760页

作者：吴刘仓张忠占徐登可北京工业大学应用数理学院北京100124 昆明理工大学理学院昆明650093

在许多应用方面.特别在经济领域和工业产品的质量改进试验中,非常有必要对方差建模.推广经典的正态回归模型,对联合均值与方差模型提出一种同时对均值模型和方差模型的变量选择方法.提出的惩罚极大似然估计具有相合性和oracle性质.随机... 详细信息

在许多应用方面.特别在经济领域和工业产品的质量改进试验中,非常有必要对方差建模.推广经典的正态回归模型,对联合均值与方差模型提出一种同时对均值模型和方差模型的变量选择方法.提出的惩罚极大似然估计具有相合性和oracle性质.随机模拟和实例研究结果表明该模型和方法是有用和有效的.

关键词：异方差模型联合均值与方差模型惩罚极大似然估计变量选择

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

偏态分布截断参数的经验Bayes检验

高校应用数学学报（A辑） 2024年第1期39卷 13-27页

作者：刘蕊谭燕吴刘仓昆明理工大学理学院云南昆明650504 昆明理工大学应用统计学研究中心云南昆明650504

偏态分布是对称分布的一种推广,在实际生活中应用广泛,其中截断参数对界定偏态分布的边界具有重要意义.文中基于经验Bayes检验方法,研究了偏态分布截断参数的假设检验问题.考虑普通Bayes检验中先验密度的未知性和不确定性,利用递归核估... 详细信息

偏态分布是对称分布的一种推广,在实际生活中应用广泛,其中截断参数对界定偏态分布的边界具有重要意义.文中基于经验Bayes检验方法,研究了偏态分布截断参数的假设检验问题.考虑普通Bayes检验中先验密度的未知性和不确定性,利用递归核估计的密度函数代替未知的先验密度函数.定义检验的加权线性损失函数,从而更好地刻画了决策风险.在给定条件下证明了所提出检验函数的渐近最优性,同时给出确定的收敛速度.最后通过实例验证了文中的理论结果.

关键词：经验Bayes检验偏态分布递归核估计渐近最优性收敛速度

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

联合均值与方差模型的统计诊断

统计与信息论坛 2017年第1期32卷 14-19页

作者：戴琳陶冶吴刘仓昆明理工大学理学院云南昆明650093

研究了联合均值与方差模型,考虑了基于数据删除模型的参数估计和统计诊断,比较删除模型与未删除模型相应统计量之间的差异。首次提出了基于联合均值与方差模型的诊断统计量和局部影响分析。通过模拟研究和实例分析,给出了不同的诊断统... 详细信息

研究了联合均值与方差模型,考虑了基于数据删除模型的参数估计和统计诊断,比较删除模型与未删除模型相应统计量之间的差异。首次提出了基于联合均值与方差模型的诊断统计量和局部影响分析。通过模拟研究和实例分析,给出了不同的诊断统计量来判别异常点或强影响点,研究表明提出的理论和方法是有用和有效的。

关键词：联合均值与方差模型数据删除模型局部影响分析统计诊断

Box-Cox变换下联合均值与方差模型的极大似然估计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

统计与信息论坛 2012年第5期27卷 3-8页

作者：吴刘仓黄丽戴琳昆明理工大学理学院云南昆明650093

在提出Box-Cox变换下联合均值与方差模型的基础上,研究了该模型参数的估计问题。同时利用截面极大似然估计方法对变换参数λ进行估计,并对均值模型和方差模型的参数进行极大似然估计。通过随机模拟和实例研究,结果表明该模型和方法是有... 详细信息

在提出Box-Cox变换下联合均值与方差模型的基础上,研究了该模型参数的估计问题。同时利用截面极大似然估计方法对变换参数λ进行估计,并对均值模型和方差模型的参数进行极大似然估计。通过随机模拟和实例研究,结果表明该模型和方法是有效和可行的。

关键词： Box-Cox变换联合均值与方差模型截面似然

基于StN分布联合位置,尺度与偏度模型的极大似然估计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

高校应用数学学报（A辑） 2013年第4期28卷 431-438页

作者：吴刘仓马婷詹金龙昆明理工大学理学院云南昆明650093

在社会,经济领域中异方差数据的大量存在表明方差建模与均值建模同等重要,而相对于对称分布,有偏分布更能获得准确有效的信息,对偏度建模,了解影响偏度的因素具有理论与实际意义.基于以上两点,文中提出了于Skew-t-Normal(StN)偏态分布... 详细信息

在社会,经济领域中异方差数据的大量存在表明方差建模与均值建模同等重要,而相对于对称分布,有偏分布更能获得准确有效的信息,对偏度建模,了解影响偏度的因素具有理论与实际意义.基于以上两点,文中提出了于Skew-t-Normal(StN)偏态分布的联合位置,尺度与偏度模型,并研究了该模型参数的极大似然估计,模拟和实例研究结果表明该模型和方法是有用和有效的.

关键词： StN分布联合位置尺度与偏度模型极大似然估计