导读:本文包含了半参数估计法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:加速失效时间模型,竞争风险,核光滑,倒概率加权
半参数估计法论文文献综述
何其祥,林仁鑫[1]（2019）在《失效原因缺失的加速失效时间模型下竞争风险数据的半参数估计》一文中研究指出本文在加速失效时间模型下,研究了竞争风险数据失效原因缺失情况下模型系数的估计问题。在随机缺失的假设下,利用倒概率加权和双重稳健增广技术构建估计方程,用非参数的核光滑方法估计失效原因缺失的概率。通过将估计方程转化成优化问题的方式,给出了求解估计方程的算法,研究了所提出估计量的渐近性质,通过随机模拟来评价估计量的表现,并将提出的估计方法用于研究实际的乳腺癌数据.(本文来源于《应用数学学报》期刊2019年03期）
潘哲文,周先波[2]（2019）在《Heckman-Tobit模型的半参数估计》一文中研究指出Heckman-Tobit模型可以同时处理样本选择问题和删失数据问题,是一个重要的微观计量模型.本文根据结果变量的条件生存函数所满足的性质,提出Heckman-Tobit模型的一种半参数估计方法.这种方法通过积分的形式,有效地利用了结果变量整个条件分布的信息.在一些正则性条件下,本文证明了所提出的半参数估计量的相合性和渐近正态性.其渐近性质的成立不依赖于扰动项的具体分布.数值模拟实验的结果表明,本文的半参数估计量具有优越的有限样本性质,且当扰动项服从非正态分布时优于最大似然估计量.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2019年04期）
张博,吴兵,陈晓婷[3]（2019）在《基于RSSI的半参数估计在距离拟合模型中的应用》一文中研究指出无线信号在传播过程中会有很大损耗,信号损耗程度和传播距离之间具有一定的关系,室内定位算法中基于RSSI的测距定位方法便是利用这一原理对目标进行定位。定位时普遍采用基于RSSI的距离拟合模型是对数距离路径损耗模型,在采用该模型前,需要利用已知数据对模型中的未知参数进行解算,最常用的解算方法是基于最小二乘法的参数解算,但考虑到实验环境的复杂性和可能存在系统误差,因此,该项研究利用半参数模型对损耗模型参数进行解算。研究结果表明:半参数模型的解算精度优于最小二乘法。(本文来源于《华北理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
潘哲文[4]（2018）在《Heckman模型截距项的半参数估计》一文中研究指出Heckman模型是处理样本选择问题的标准工具,其截距项的估计可以应用于平均处理效应估计、工资差异分解等问题。无穷处识别方法是Heckman模型截距项的一种重要的半参数估计方法,但存在窗宽参数难以选取的问题。本文通过把无穷处识别转化为边界处识别,提出Heckman模型截距项的一种核估计方法,并利用经验法则解决窗宽选取问题。模拟结果显示,利用经验法则选取的窗宽在不同的模型设定下均能达到或接近最优水平。(本文来源于《21世纪数量经济学（第19卷）》期刊2018-10-26）
衣倩慧,黄江明[5]（2018）在《质量信息不对称产品市场上的逆向价格选择——基于半参数估计的电商数据实证研究》一文中研究指出本研究关注的是产品质量信息不对称的情况下,消费者对价格和促销折扣的反应。当消费者缺乏与产品质量相关的信息时,会将价格作为判断产品质量的重要线索,认为高价的产品有着更高的质量。本文利用电商平台母婴市场的消费者订单面板数据,运用半参数估计消费者异质性的多元离散模型验证了市场上存在叁类消费者:一类消费者是高质量追求者,对于他们,价格与购买意愿的关系呈U型;一类是低价追求者,他们对折扣信息敏感,价格与购买意愿呈负相关;一类是同时追求高质和低价的消费者,对于他们,价格与购买意愿关系呈U型,也会对折扣有较强的正向反应。(本文来源于《中国物价》期刊2018年06期）
王妍[6]（2018）在《教育能影响个人主观幸福感吗?——基于有序probit模型半参数估计》一文中研究指出文章将基于2014年中国家庭跟踪调查(CFPS2014)数据,采用有序probit模型的半参数估计方法检验教育对居民个体主观幸福感的影响。结果表明,受教育程度提高能显着提升个体主观幸福感,并且农村居民幸福感的提升程度要显着高于城镇居民。进一步发现,通过改善健康状况、获得工作和提高社会地位是高等教育增进居民幸福感的叁条渠道,高等教育并不能通过提高收入来提升居民幸福感。(本文来源于《市场周刊(理论研究)》期刊2018年05期）
夏利宇,王蕾,刘赛可[7]（2018）在《基于半参数估计的非随机缺失样本分类》一文中研究指出因变量非随机缺失是指样本中因变量的缺失机制与其自身特征高度相关,由于样本缺失具有选择性而不再适合推断总体特征。文章借鉴非随机缺失数据均值泛函估计的思想,运用基于指数倾斜的半参数模型解决非随机缺失样本的二分类问题,结合8类因变量缺失情形进行数值模拟研究,将半参数模型对非随机缺失样本的分类效果与Logit模型、SVM模型、决策树模型进行比较,实证结果表明,半参数方法的分类效果具有明显优势。(本文来源于《统计与决策》期刊2018年08期）
王昱栋[8]（2018）在《退化模型中半参数估计算法研究》一文中研究指出在使用传统的参数型的退化模型对工业产品进行可靠性评估时,需要人为地指定均值函数的参数形式.但人们无法保证选择的参数形式与实际相符,所以不依赖参数形式假设的半参数退化模型成为了目前学界的研究热点.然而,半参数模型中待估参数很多,所以求解参数估计的难度较大.目前大多数文献都通过EM算法计算模型参数的极大似然估计.但是当不同个体的观测时间差异较大时,EM算法需要很多步迭代才能达到收敛,且每步迭代的耗时较长,所以整个算法的效率不高.另外,当未知参数的真值距离参数空间的边界很近时,EM算法的收敛速度很慢.若终止准则设置不当,求出的估计可能并不是真正的极大似然估计.为了解决上述的计算问题,本文在广义Rosen(Generalized Rosen,GR)算法的基础上提出了一步GR分块坐标上升算法(Block Coordinate Ascent with One-Step GR,BCA1SG).本文对该算法的收敛性质进行了研究,证明了BCA1SG算法可以在有限步迭代内求出满足KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker conditions)的解.另外,本文细致地讨论了如何利用BCA1SG算法求解半参数退化模型的极大似然估计,并通过数值模拟对BCA1SG和EM算法进行了比较.结果显示,BCA1SG算法不仅可以给出更加准确的参数估计,而且其效率也远高于EM算法.最后,本文通过气缸衬垫的磨损数据验证了所提出算法的有效性.(本文来源于《华东师范大学》期刊2018-03-01）
赵洋[9]（2017）在《半参数估计方法与理论研究》一文中研究指出在人类活动的各种领域中,常常通过回归模型来研究观测数据变量之间的关系.为此提出并发展了许多重要的回归模型来处理实际问题中的各种复杂数据,并研究了它们的统计推断方法和理论.本文主要研究单指标变系数模型、部分线性单指标变系数模型和参数回归模型中兴趣参数的估计问题.具体研究工作包含以下几个方面.针对单指标变系数模型,提出了参数分量和非参数分量的两阶段估计方法.首先,基于梯度外积估计方法给出了模型中指标参数向量的初始估计.然后,对构造的全局损失函数极小化得到指标参数向量和系数函数向量的改进估计.在适当条件下,证明了所得初始估计的相合性,以及指标参数向量和系数函数向量的改进估计的渐近正态性.利用坐标下降法给出了一种迭代算法,解决了对所提出的两阶段估计方法的计算问题.通过数据模拟和实例分析验证了本章所提方法的优良表现.针对单指标变系数模型,提出了一种估计函数方法,改进了现有的估计方程方法.采用纠偏技术和“去一分量”方法构造了关于指标参数向量的一个估计函数,并由此得到了纠偏的估计方程,同时利用局部估计方程方法给出了系数函数向量的估计.在一些正则条件下,证明了所给出的参数分量和非参数分量的估计的渐近性质.基于不动点迭代算法给出了一个求解所提估计方程的具体算法.通过数值模拟和实例分析验证了所提方法的有效性.针对部分线性单指标变系数模型,提出了一种对模型中指标参数向量、回归系数向量和系数函数向量分别进行估计的逐步估计方法.利用profile最小二乘方法,得到了模型中回归系数向量和系数函数向量的估计,同时利用估计方程方法给出了模型中指标参数向量的估计,并给出了一个迭代算法用于实现所提出的逐步估计方法.在一些正则条件下,证明了所得参数分量和非参数分量的估计的渐近性质.通过数值模拟表明所提方法在有限样本下的执行情况.研究了协变量随机缺失下单指标变系数模型的估计问题.利用逆概率加权方法构造出指标参数向量的加权估计方程,以及由局部估计方程方法得到了系数函数向量的加权局部估计方程,并对上述加权估计方程所导出的估计量的渐近性质进行了研究.通过数据模拟和实例分析表明本章所提的方法在有限样本下具有较好的表现.研究了更为一般的数据缺失形式.结合逆概率加权方法和半参数统计方法,提出了一种加权半参数估计方法,并用于研究参数回归模型中允许观测变量维数较高的情形下系数参数的估计问题.针对协变量的分量为连续型和离散型的情形,在MAR缺失机制下分别采用不同的半参数模型对选择概率函数进行建模.同时利用所得选择概率函数的半参数估计和逆概率加权估计方程得到模型中系数参数的估计,并证明所提方法得到的估计具有渐近正态性.通过在不同缺失情况下的模拟研究验证了所提方法在有限样本下的执行情况.(本文来源于《北京工业大学》期刊2017-05-01）
赵洋,薛留根,胡玉琴[10]（2016）在《缺失数据下线性模型的半参数估计》一文中研究指出通过比较参数方法和非参数方法对选择概率建模的优缺点,基于充分降维的思想提出了一种利用单指标模型对选择概率建模的半参数方法.基于逆概率加权方法和半参数方法,研究了缺失数据下线性模型的统计推断问题.建立的逆概率加权估计方程可以处理不同的数据缺失情形,给出了线性模型中兴趣参数的估计,并证明了它的渐近正态性.最后通过模拟研究说明提出的方法具有较好的有限样本性质.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2016年16期）
半参数估计法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
Heckman-Tobit模型可以同时处理样本选择问题和删失数据问题,是一个重要的微观计量模型.本文根据结果变量的条件生存函数所满足的性质,提出Heckman-Tobit模型的一种半参数估计方法.这种方法通过积分的形式,有效地利用了结果变量整个条件分布的信息.在一些正则性条件下,本文证明了所提出的半参数估计量的相合性和渐近正态性.其渐近性质的成立不依赖于扰动项的具体分布.数值模拟实验的结果表明,本文的半参数估计量具有优越的有限样本性质,且当扰动项服从非正态分布时优于最大似然估计量.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
半参数估计法论文参考文献
[1].何其祥,林仁鑫.失效原因缺失的加速失效时间模型下竞争风险数据的半参数估计[J].应用数学学报.2019
[2].潘哲文,周先波.Heckman-Tobit模型的半参数估计[J].系统工程理论与实践.2019
[3].张博,吴兵,陈晓婷.基于RSSI的半参数估计在距离拟合模型中的应用[J].华北理工大学学报(自然科学版).2019
[4].潘哲文.Heckman模型截距项的半参数估计[C].21世纪数量经济学（第19卷）.2018
[5].衣倩慧,黄江明.质量信息不对称产品市场上的逆向价格选择——基于半参数估计的电商数据实证研究[J].中国物价.2018
[6].王妍.教育能影响个人主观幸福感吗?——基于有序probit模型半参数估计[J].市场周刊(理论研究).2018
[7].夏利宇,王蕾,刘赛可.基于半参数估计的非随机缺失样本分类[J].统计与决策.2018
[8].王昱栋.退化模型中半参数估计算法研究[D].华东师范大学.2018
[9].赵洋.半参数估计方法与理论研究[D].北京工业大学.2017
[10].赵洋,薛留根,胡玉琴.缺失数据下线性模型的半参数估计[J].数学的实践与认识.2016