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基于主题过滤和因果推断的社交媒体转发机制分析

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系统科学与数学 2024年第6期44卷 1534-1549页

作者：黄晓辉闫志华唐锡晋中国科学院数学与系统科学研究院北京100190 中国科学院大学北京100049 山西财经大学管理科学与工程学院太原030006

知悉社交媒体平台中影响信息转发的主要因素对于危害信息扩散的管控有着重要的意义,以往研究大多基于回归分析的方法,挖掘对转发数存在显著影响的变量,在可解释性上存在不足.文章基于统计回归建模和因果推断方法,从用户特征和文本特征... 详细信息

知悉社交媒体平台中影响信息转发的主要因素对于危害信息扩散的管控有着重要的意义,以往研究大多基于回归分析的方法,挖掘对转发数存在显著影响的变量,在可解释性上存在不足.文章基于统计回归建模和因果推断方法,从用户特征和文本特征分析影响推文转发的变量,并生成解释文本情绪与转发数因果关系的剂量-效应函数.此外,考虑到社交媒体观测数据集采集时存在收集偏差的问题,文章使用主题聚类方法进行数据过滤.在对疫苗讨论和总统选举Twitter数据集的实证分析中,该研究发现了显著影响信息转发的变量集,以及文本情绪对于转发数的因果效应.

关键词：因果推断主题过滤泊松回归信息扩散

基于泊松回归模型分析中国、韩国、美国和法国四国COVID-19流行特征及防控措施效果

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中华疾病控制杂志 2023年第2期27卷 142-147,230页

作者：张昱勤陈世瑞王馨苒林晓陈修远郝元涛中山大学公共卫生学院医学统计学系广州510080 北京大学公众健康与重大疫情防控战略研究中心北京100191 中山大学全球卫生研究中心广州510080 中山大学卫生信息研究中心广州510080

目的分析中国、韩国、美国和法国四国COVID-19流行特征和发展趋势,对比评价各国经济支持、遏制封锁以及卫生体系相关三类政策措施防控效果。方法收集中国内地、韩国、美国及法国每日报告新增确诊COVID-19病例数、每日综合政策指数及具... 详细信息

目的分析中国、韩国、美国和法国四国COVID-19流行特征和发展趋势,对比评价各国经济支持、遏制封锁以及卫生体系相关三类政策措施防控效果。方法收集中国内地、韩国、美国及法国每日报告新增确诊COVID-19病例数、每日综合政策指数及具体措施指标,考虑政策效果的滞后作用,建立泊松回归模型估计每日实时再生数(time-dependent reproduction number,Rt),利用log-log时变系数回归模型对比各国政策措施的防控效果。结果遏制封锁和卫生体系相关政策措施与Rt存在负相关,且随滞后时间增大,累计滞后效应减弱,经济支持相关政策仅在美、法两国与Rt存在负相关。美、法两国政策对Rt的效应弱于中、韩两国。结论遏制封锁和卫生体系相关政策对降低Rt,控制疫情具有较大效应,疫情初期采取及时有力的综合性阻断措施相比于缓解政策措施具有更好的疫情防控效果。

关键词：新型冠状病毒肺炎泊松回归政策评价风险评分

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东道国营商环境与我国企业对外直接投资速度

兰州财经大学学报 2024年

作者：余官胜福建师范大学经济学院

营商环境是世界银行重点强调的经济制度之一，也是各国用来吸引投资和促进经济增长的主要方式。本文通过匹配《中国工业企业数据库》、《境外投资企业（机构）名录》以及《世界营商环境报告》构建数据库在微观上研究东道国营商环境对我... 详细信息

营商环境是世界银行重点强调的经济制度之一，也是各国用来吸引投资和促进经济增长的主要方式。本文通过匹配《中国工业企业数据库》、《境外投资企业（机构）名录》以及《世界营商环境报告》构建数据库在微观上研究东道国营商环境对我国企业对外直接投资速度的影响。在构建理论框架的基础上，通过实证研究发现较优的东道国营商环境不仅能直接加快我国企业对外直接投资速度且具有持续性，还能通过减小企业低管理效率的负面影响而间接加快对外直接投资速度。进一步地，分样本回归以及不同营商环境度量方法、不同回归方法和不同数据样本回归均验证了结果的稳健性。研究结果意味着我国企业并非盲目加快对外直接投资速度，而是具有选择较优营商环境东道国的理性行为。

关键词：营商环境企业对外直接投资速度泊松回归

基于泊松和Gamma回归的大数据最优子抽样算法

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基于泊松和Gamma回归的大数据最优子抽样算法

作者：尚建敏青岛大学

学位级别：硕士

随着计算机行业的迅猛发展,人类社会逐渐迈入大数据时代,科学家们面临的数据规模也逐渐庞大,前所未有的数据量为研究人员提供了机遇和挑战。面对海量计数数据、偏态以及厚尾分布数据的挑战,大样本下的泊松回归和Gamma回归发挥着重要作用... 详细信息

随着计算机行业的迅猛发展,人类社会逐渐迈入大数据时代,科学家们面临的数据规模也逐渐庞大,前所未有的数据量为研究人员提供了机遇和挑战。面对海量计数数据、偏态以及厚尾分布数据的挑战,大样本下的泊松回归和Gamma回归发挥着重要作用,然而如何快速并准确计算出泊松回归和Gamma回归的估计量成为值得思考的热点问题。目前,子抽样算法被广泛地应用到各个领域。本文提出了泊松回归的最优子抽样算法和杠杆子抽样算法,有效地逼近全数据下的最大似然估计,并证明子样本估计量具有良好的渐近性质。基于杠杆值提出收缩杠杆子抽样概率以及泊松回归的两步杠杆子抽样算法,通过最小化渐近均方误差推导出两种最优子抽样概率,并研究了不依赖于未知参数的两步最优子抽样算法。数值模拟表明最优子抽样算法计算时间显著减少,同时这两种算法在一定程度上优于均匀子抽样算法。为获得大样本下单参数以及双参数Gamma回归的最大似然估计,本文相对应地提出两种估计。在若干条正则性假设下,单参数Gamma回归的子样本估计量具有相合性和渐近正态性。为实现一般子抽样算法,基于A-最优性准则和L-最优性准则分别推导出两种最优子抽样概率,提出不依赖于未知参数的单参数两步算法,并将其推广为Φ未知的双参数两步算法。数值模拟表明这两种算法计算效率较高,讨厌参数对感兴趣参数的估计影响较小。

关键词：泊松回归 Gamma回归最优子抽样杠杆子抽样

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泊松回归在生育率研究中的应用

中国人口科学 2006年第4期 2-15页

作者：郭志刚巫锡炜北京大学中国社会与发展研究中心北京大学社会学系

泊松回归是专门分析因变量为计数变量的回归模型。文章通过对2001年全国计划生育/生殖健康调查数据的泊松回归分析来介绍其在生育率研究中的应用。泊松回归除了可以接受虚拟编码方式的年龄、城乡等常规人口学分类自变量外,还可以直接接... 详细信息

泊松回归是专门分析因变量为计数变量的回归模型。文章通过对2001年全国计划生育/生殖健康调查数据的泊松回归分析来介绍其在生育率研究中的应用。泊松回归除了可以接受虚拟编码方式的年龄、城乡等常规人口学分类自变量外,还可以直接接受支出、收入等连续型自变量,因此可以更深入地进行生育率的测量、比较与分析。

关键词：泊松回归计数变量发生率比生育率

广义泊松回归模型的推广及其在医疗保险中应用

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数理统计与管理 2017年第2期36卷 215-225页

作者：徐昕首都经济贸易大学金融学院北京100070

计数数据往往存在过离散(over-dispersed)即方差大于均值特征,若利用传统的泊松回归模型拟合数据往往会导致其参数的标准误差被低估,显著性水平被高估的错误结论。负二项回归模型、广义泊松回归模型通常被用来处理过离散特征数据。本文... 详细信息

计数数据往往存在过离散(over-dispersed)即方差大于均值特征,若利用传统的泊松回归模型拟合数据往往会导致其参数的标准误差被低估,显著性水平被高估的错误结论。负二项回归模型、广义泊松回归模型通常被用来处理过离散特征数据。本文以两类广义泊松回归模型GP-1和GP-2模型为基础,将其推广为更为一般的GP-P形式,其中P为参数。此时,P=1或P=2,GP-P模型就退化为GP-1和GP-2模型。文中最后利用此类推广的GP-P模型处理了一组医疗保险数据,并与泊松回归模型、负二项回归模型拟合结果进行了比较。结果表明,推广后的GP-P模型的拟合效果更优。

关键词：泊松回归负二项回归广义泊松回归过离散

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零膨胀广义泊松回归模型与保险费率厘定

数学的实践与认识 2009年第24期39卷 99-107页

作者：徐昕袁卫孟生旺中国人民大学统计学院北京100872 中国保监会博士后科研工作站北京100140

在保险产品的分类费率厘定中,最常使用的模型之一是泊松回归模型.当损失数据存在零膨胀(zero-in flated)特征时,通常会采用零膨胀泊松回归模型.在零膨胀泊松回归模型中,一般假设结构零的比例参数φ为常数,不受费率因子的影响,这有可能... 详细信息

在保险产品的分类费率厘定中,最常使用的模型之一是泊松回归模型.当损失数据存在零膨胀(zero-in flated)特征时,通常会采用零膨胀泊松回归模型.在零膨胀泊松回归模型中,一般假设结构零的比例参数φ为常数,不受费率因子的影响,这有可能背离实际情况.假设参数φ与费率因子之间存在一定关系,并在此基础上建立了零膨胀广义泊松回归模型,即Z IGP(τ)回归模型.通过对一组汽车保险损失数据的拟合表明,Z IGP(τ)回归模型可以有效地改善对实际数据的拟合效果,从而提高费率厘定结果的合理性.

关键词：泊松回归广义泊松回归零膨胀保险费率厘定

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高维泊松回归的模型平均方法

系统科学与数学 2018年第6期38卷 679-687页

作者：周建红赵尚威广东金融学院信用管理系广州510521 中央民族大学理学院北京100081

当有很多候选模型并且不确定使用哪个模型时,模型平均是一种值得采用的方法.相对于单个模型,模型平均通常能够提高预测精度.文章提出了高维泊松回归的模型平均方法,证明了其最优性质,并通过数值模拟发现该方法能够提高计数变量的预测精... 详细信息

当有很多候选模型并且不确定使用哪个模型时,模型平均是一种值得采用的方法.相对于单个模型,模型平均通常能够提高预测精度.文章提出了高维泊松回归的模型平均方法,证明了其最优性质,并通过数值模拟发现该方法能够提高计数变量的预测精度.同时,考虑到高维数据下,候选模型过多的问题,文章也提出了一种新的模型筛选方法：基于最小角回归（LARS）的LASSO（或ALASSO）修正算法的模型筛选方法.该种方法,可以大大减少计算负担.数值模拟也显示了该方法有很好的表现.

关键词：高维数据模型平均模型筛选泊松回归

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半参数混合泊松回归模型的估计

半参数混合泊松回归模型的估计

作者：胡烨南京师范大学

学位级别：硕士

带有重复测量的计数数据经常出现在生物医药、工业、农业等领域中,为了刻画该类数据,泊松随机效应模型得到了很多研究者的重视。然而,在实际问题中,计数数据可能来自于不同总体,同时,它们还会与时间有着某种未知的联系。此时,经典的泊... 详细信息

带有重复测量的计数数据经常出现在生物医药、工业、农业等领域中,为了刻画该类数据,泊松随机效应模型得到了很多研究者的重视。然而,在实际问题中,计数数据可能来自于不同总体,同时,它们还会与时间有着某种未知的联系。此时,经典的泊松随机效应模型可能不再适合。为此,本文将利用半参数混合泊松模型对其进行刻画。首先,论文建立了半参数两成分混合泊松模型,其中,每个成分里均引入了非参数函数。本文基于P-样条对未知函数进行了近似,并结合惩罚对数似然函数和EM算法研究了模型的参数估计。其次,为了合理刻画重复测量的计数数据,论文在上述模型的基础上引入了二维随机效应,得到了半参数两成分混合泊松随机效应模型。此模型不仅可以刻画个体内部的相关性,也可以描述不同成分间的相关性。同样,这里也基于P-样条给出惩罚对数似然函数,并在MCEM算法框架下探讨了模型的参数估计。在一定条件下,我们还研究了估计量的相合性和渐近正态性问题,最后,论文利用随机模拟的方法研究了有限样本下两个模型参数估计方法的有效性。同时,我们分别运用半参数一成分泊松随机效应模型和半参数两成分混合泊松随机效应模型对一组实际数据进行拟合,并基于AIC这一常用的准则进行模型选择,可以发现论文所给的模型明显优于单一成分的半参数模型。

关键词：混合模型泊松回归惩罚样条二维随机效应 MCEM算法