导读:本文包含了单指标论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:自尊,心理健康,希望,Ping单指标双步骤法
单指标论文文献综述
王建,刘洁,黄梅,陈维[1]（2019）在《留守青少年自尊与心理健康的关系:动力思维的调节作用——基于Ping单指标双步骤的分析》一文中研究指出背景:相比非留守青少年,留守青少年表现出父母亲缺位、家庭物质基础薄弱和更易受到网络影响等特点,这使得留守青少年的心理健康受到长期消极的影响。以往研究表明,自尊能显着预测心理健康状况,并且留守青少年表现出较低的自尊和心理健康水平,。近年来,随着积极心理学的兴起,个体积极心理特质受到越来越多学者的关注。希望作为一种积极心理特质,在个体面对风险性因素时能起到显着的缓冲和保护作用。本研究旨在考察希望及其维度(动力思维、路径思维)在留守青少年自尊与心理健康关系中的调节作用。方法:用Rosenberg自尊量表(RSES)、12条目一般健康问卷(GHQ-12)和希望特质量表(ADHS)对1200名中学生进行施测,使用Ping单指标双步骤法进行希望的潜变量调节效应分析。结果:(1)留守青少年的自尊、希望和心理健康水平均显着低于非留守青少年;(2)留守青少年自尊与心理健康之间存在显着的负相关(r=-0.59,p<0.001);(3)在自尊与心理健康的关系中,希望整体和路径思维的调节作用不显着,而动力思维的调节作用显着(β=0.19, p<0.05)。具体来说,动力水平高的个体,自尊与心理健康的关系减弱。结论:动力思维在自尊与心理健康关系中起调节作用,从动力思维入手可以更有效提升留守青少年的心理健康水平。(本文来源于《第二十二届全国心理学学术会议摘要集》期刊2019-10-19）
KHALED,Waled,林金官,冯翠莲[2]（2019）在《单指标模型异方差检验（英文）》一文中研究指出在可加回归模型中,高维回归分析一般采用单指标模型.该模型与参数模型相比更加灵活,同时避免了维数灾难,因为单指标将标准变量向量的维数降低为单变量指标.本文构建了一个带有函数型误差项的单指数回归模型用于检验单指标模型的异方差性.由于回归模型的有效推断要求在存在异方差的情况下考虑异方差,本文提出了检验单指标模型方差不变性的假设.将Levene检验和无限因子水平的方差分析理论结合得到检验统计量用来评估方差同质性.模拟研究显示与已有方法相比,所提检验统计量适用于多种情形.最后将本文的方法应用于分析一组实际数据.(本文来源于《应用概率统计》期刊2019年04期）
李顺勇,张凯乐[3]（2019）在《基于估计方程估计的单指标模型异方差检验》一文中研究指出针对单指标模型的异方差检验问题,将估计方程估计与完全非参方差函数检验相结合,给出了一种新的检验形式.利用估计方程法得到单指标模型中未知指标参数的估计值,再根据局部线性拟合给出单指标模型联系函数的估计形式,进一步由完全非参方差函数方法构造检验统计量,对模型进行异方差检验.数值模拟部分以检验统计量的经验水平和经验功效为评价指标,实验结果表明,基于估计方程估计比基于梯度外积估计和基于最小平均方差估计的完全非参方差函数检验方法更有效.实例分析部分采用汽车数据集,同样验证了这一检验方法的显着性.(本文来源于《河南科学》期刊2019年06期）
夏强,梁茹冰,李高荣[4]（2019）在《参数单指标分位数自回归模型的诊断检验》一文中研究指出本文研究参数单指标时间序列分位数自回归模型有效性的检验问题.当分位数回归变量的维数较大时,现有的检验方法将面临"维数灾难"问题.为了解决这个问题,本文基于残差经验过程,利用降维思想构造统计量,它有效地适应于参数单指标时间序列分位数自回归模型.本文提出Khmaladze鞅转换方法来替代经验过程,并构造检验统计量,证明所构造的检验统计量能够渐近收敛到分布自由的标准Brown运动.模拟研究和实际数据分析的结果表明,本文所提方法在参数单指标分位数自回归模型的检验中优于已有的检验方法.(本文来源于《中国科学:数学》期刊2019年06期）
罗兴甸[5]（2019）在《单指标混合效应模型的随机效应检验》一文中研究指出对于给定的纵向数据集,在不知是否包含随机效应的条件下,直接使用含随机效应项的模型分析数据,当数据并不包含随机效应时,会导致结果产生较大偏差,甚至无效.为了防止出现这种模型错误规定的情况,也为了解决单指标混合效应模型是否可以简化为单指标模型和变系数混合效应模型是否可以简化为变系数模型这两个问题,我们分别对单指标混合效应模型和变系数混合效应模型的随机效应的所有方差分量均为零的原假设,在不需要假设随机效应和随机误差分布的情况下,利用扩展拟似然的思想,给出了Score检验,并证明了检验统计量在一定的正则条件下渐近服从自由度为s的x~2分布.关于单指标混合效应模型的随机效应检验,利用数值模拟,在来自混合正态分布的随机效应为单变量和双变量情形下,考虑随机误差分别服从多元正态分布和(?)分布,比较本文给出的检验统计量和假定随机误差服从正态分布得出的检验统计量的优劣.模拟结果表明本文所构造的Score检验统计量具有较好的有限样本性质.最后,通过实例分析说明了本文所提的检验方法是有效的.(本文来源于《贵州大学》期刊2019-06-01）
徐群芳,刘高生,柏杨[6]（2019）在《具有自相关误差结构的面板数据部分线性单指标模型的统计推断》一文中研究指出部分线性单指标模型是在科学研究中具有广泛应用的经典半参数模型之一.本文主要研究具有自相关误差结构的面板数据的部分线性单指标模型的统计推断问题.通过结合局部多项式和纠偏广义估计方程方法,本文提出模型参数的可行加权广义估计(feasible weighted generalized estimating equation estimation, GEE-FW),证明该估计具有相合性和渐近正态性,并且在渐近方差意义下阐明该估计比工作独立的广义估计(generalized estimating equation estimation based on working independence,GEE-WI)更加有效.此外,本文对模型中未知连接函数提出两阶段局部线性估计(two step local linear generalized estimating equation estimation, GEE-TS),建立该估计的渐近性质.数值模拟研究和实际数据分析都表明了本文所提出的方法是有效的,在理论和应用方面均具有良好的表现.(本文来源于《中国科学:数学》期刊2019年06期）
赵彦勇,林金官,杜秀丽[7]（2019）在《带跳单指标模型的半参数跳点检测估计》一文中研究指出单指标模型是统计学中常用的维数约减模型.在实际应用中,连接函数可能有奇异点,包括某些未知位置上有跳点和某些相关过程的结构变点.检测这些奇异点对于系数估计和了解结构改变非常重要.本文基于精细最小平均条件方差估计和函数二阶导数的零穿越性质,提出一个跳点检测方法,然后利用检测出的跳点给出参数向量和连接函数的半参数跳点检测估计量,并讨论程序参数的选择.在较弱的假设条件下,本文建立跳点检测程序和所提估计量的大样本性质.数值模拟和实例分析验证了所提方法在有限样本下的表现.(本文来源于《中国科学:数学》期刊2019年07期）
曹鹏[8]（2019）在《协变量缺失下广义部分线性单指标模型的统计推断》一文中研究指出广义部分线性单指标模型(GPLSIM)目前在生物医学、社会经济研究领域中广泛使用。半参数模型可以避免高维数据问题上的缺陷,并有非参数模型灵活的优点,模型的估计量具有良好的统计性质;另外,从获得现实数据的情况来看,某些试验或者观测的数据不完整的情况比较常见。因此,本文基于广义部分线性模型,考虑了协变量数据缺失的情况,对模型进行统计推断。针对模型含有协变量缺失的问题,一般会利用逆概率加权的方法进行处理;同时,经验似然方法对半参数模型的推断具有很好的优良性。因此本文尝试将两种方法结合作为本文所需要的统计推断方法。本文具体内容如下:首先,在前两章节中详细阐述了缺失数据的类型、缺失机制、国内外关于缺失数据的相关文献以及缺失数据的处理方法、逆概率加权方法的理论、经验似然及估计方程的原理。其次,在第叁章通过结合经验似然与逆概率加权两种统计方法,构造协变量数据缺失的GPLSIM的未知参数部分?的经验似然加权估计量;进一步验证了经验似然比统计量渐近服从卡方分布。在本文第四章基于R软件对数据进行模拟研究,通过使用Sinebump模型对两种估计方法的效果进行模拟得到对应的未知参数的估计量,并在不同的缺失概率和样本量下,求出了模型中未知参数估计量的偏差、标准差、均方误差。并且将模型模拟的结果与模型的真实情况进行对比,得到以下结论。第一,当模型中缺失概率?不变,增加样本的个数n,利用IPW和IEL求出?估计量的偏差、均方误差均呈降低的趋势;第二,确定样本量n,如果增加模型的缺失比例?,那么用IPW和IEL求出?估计量的偏差、均方误差增加;第叁,若缺失比例?和样本量n都确定,根据样本中完全数据和部分缺失值的信息,使用IEL得到?的估计量的绝对偏差、标准差和均方误差均小于IPW,这说明本文所提出方法是有效的。(本文来源于《湖南师范大学》期刊2019-05-01）
赵冉[9]（2019）在《带有遗传效应的单指标模型选择》一文中研究指出单指标模型是一种广泛应用的半参数回归模型,它既具有参数模型良好的可解释性,也具有非参数模型的灵活性,还避免了高维非参数的“维数灾难”问题.本文研究带遗传效应的单指标模型的变量选择与参数估计问题.与经典的单指标模型相比,在建模中,我们不仅研究各预测变量对响应变量的影响,还考虑变量间的相互作用.遗传约束条件是指模型中当主效应存在时,交互效应才可能存在;反之,若某交互效应存在时,与之对应的主效应一定存在.为使得模型满足遗传约束条件,我们重新定义了参数化模型.结合惩罚变量选择方法,所得估计量具有稀疏性,相合性,渐近正态性,即具有Oracle性质,同时还满足遗传约束条件.模拟研究表明,本文所提出的估计方法在有限样本下表现良好.本文分五章介绍了带有遗传效应的单指标模型.第一章介绍了带有遗传效应的单指标模型的背景,目前的研究成果和论文主要解决的问题.第二章介绍了带有遗传效应的单指标模型选择的方法以及参数系数的估计方法实现过程.第叁章讨论了带有遗传效应的单指标模型系数估计的渐近理论结果.第四章利用数值模拟来验证我们的参数估计方法是有效的.第五章给出了假设条件下定理的详细证明过程。(本文来源于《郑州大学》期刊2019-04-01）
周洁,周晓华,孙六全[10]（2019）在《带终止事件纵向数据半参数部分线性单指标模型》一文中研究指出在纵向研究中,我们常常会对一些非终止事件感兴趣,例如,与健康相关的生存质量.然而,死亡事件可能会在我们观测到这些感兴趣的变量之前发生,这种情况称之为截断数据.此外,每个个体的观察时间可能是不规律的,而且协变量对于感兴趣事件的影响也可能很复杂.本文提出了一个新的用于拟合被死亡截断的数据的半参数部分线性单指标模型,并用局部线性核方法近似非参数的连接函数,构造了参数部分的估计方程.本文证明了连接函数的局部线性核估计具有一致相合性,但收敛速度低于n~(1/2).为了消除这一低速收敛的影响,本文提出了一种数据分割的方法,证明了参数部分估计量的渐近正态性.本文通过一些数值模拟检验所提方法在有限样本下的表现,并分析了一组老年痴呆症的数据.(本文来源于《中国科学:数学》期刊2019年01期）
单指标论文开题报告
（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：
在可加回归模型中,高维回归分析一般采用单指标模型.该模型与参数模型相比更加灵活,同时避免了维数灾难,因为单指标将标准变量向量的维数降低为单变量指标.本文构建了一个带有函数型误差项的单指数回归模型用于检验单指标模型的异方差性.由于回归模型的有效推断要求在存在异方差的情况下考虑异方差,本文提出了检验单指标模型方差不变性的假设.将Levene检验和无限因子水平的方差分析理论结合得到检验统计量用来评估方差同质性.模拟研究显示与已有方法相比,所提检验统计量适用于多种情形.最后将本文的方法应用于分析一组实际数据.
（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。
单指标论文参考文献
[1].王建,刘洁,黄梅,陈维.留守青少年自尊与心理健康的关系:动力思维的调节作用——基于Ping单指标双步骤的分析[C].第二十二届全国心理学学术会议摘要集.2019
[2].KHALED,Waled,林金官,冯翠莲.单指标模型异方差检验（英文）[J].应用概率统计.2019
[3].李顺勇,张凯乐.基于估计方程估计的单指标模型异方差检验[J].河南科学.2019
[4].夏强,梁茹冰,李高荣.参数单指标分位数自回归模型的诊断检验[J].中国科学:数学.2019
[5].罗兴甸.单指标混合效应模型的随机效应检验[D].贵州大学.2019
[6].徐群芳,刘高生,柏杨.具有自相关误差结构的面板数据部分线性单指标模型的统计推断[J].中国科学:数学.2019
[7].赵彦勇,林金官,杜秀丽.带跳单指标模型的半参数跳点检测估计[J].中国科学:数学.2019
[8].曹鹏.协变量缺失下广义部分线性单指标模型的统计推断[D].湖南师范大学.2019
[9].赵冉.带有遗传效应的单指标模型选择[D].郑州大学.2019
[10].周洁,周晓华,孙六全.带终止事件纵向数据半参数部分线性单指标模型[J].中国科学:数学.2019
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