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两部分混合回归模型的贝叶斯推断 预览
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作者 《应用数学》 CSCD 北大核心 2019年第1期81-93,共13页
两部分回归模型在刻画半连续型数据的概率发生机制具有重要作用.本文将经典的两部分回归模型推广到两部分有限混合模型,通过假定多条回归直线的混合来解释分布的不齐一性.在贝叶斯框架内,运用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法来进行后验分... 两部分回归模型在刻画半连续型数据的概率发生机制具有重要作用.本文将经典的两部分回归模型推广到两部分有限混合模型,通过假定多条回归直线的混合来解释分布的不齐一性.在贝叶斯框架内,运用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法来进行后验分析.Polya-Gamma先验被用来对logistic模型进行拟合,同时,Stick-breaking先验用于随机权.这些有助于加速后验抽样.本文对可卡因数据展开实证分析. 展开更多
关键词 两部分有限混合模型 Polya_Gamma先验 Stick-breaking先验 参数/非参数贝叶斯拟合
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两部分因子分析模型的贝叶斯推断 预览 被引量:1
2
作者 凌耀斌 熊双粲 《应用数学》 CSCD 北大核心 2018年第4期761-778,共18页
半连续数据在经济和社会科学调查中普遍存在.在分析该类数据时,经典两部分回归模型经常被用来刻画协变量对响应变量可变性的影响.然而,包含协变量并不能完全解释响应变量的可变性.忽略未被观测的数据异质性将导致方差的剧烈波动.在本文... 半连续数据在经济和社会科学调查中普遍存在.在分析该类数据时,经典两部分回归模型经常被用来刻画协变量对响应变量可变性的影响.然而,包含协变量并不能完全解释响应变量的可变性.忽略未被观测的数据异质性将导致方差的剧烈波动.在本文中,我们将两部分回归模型推广到两部分因子分析模型.多变量半连续数据未观测的异质性由潜在因子部分来解释.此外,通过引入潜在性因子,多重变量间的相依性也以线性组合方式通过共享因子变量得到刻画.在贝叶斯框架内,我们运用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法来进行后验分析.GIBBS采样器被用于从后验分布中抽取样本.基于模拟的随机样本,未知参数估计和模型评价等统计推断问题获得解决.随机模拟和可卡因使用数据分析等实证结果显示了该方法的有效性和实用性. 展开更多
关键词 两部分因子分析模型 马尔可夫链蒙特卡洛 GIBBS抽样器 未知异质性
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多元表型与基因型的全基因组关联研究中的统计方法 预览
3
作者 勾建伟 刘应安 《山东农业大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第5期906-910,共5页
复杂疾病往往需要多元表型变量共同刻画,然而,常规的全基因组关联研究仅是检验单个表型,该策略往往由于忽略某些表型的信息而降低检验复杂疾病与基因关联性的效能.多元表型与基因型的全基因关联研究可以更有效揭示复杂疾病与基因的关联... 复杂疾病往往需要多元表型变量共同刻画,然而,常规的全基因组关联研究仅是检验单个表型,该策略往往由于忽略某些表型的信息而降低检验复杂疾病与基因关联性的效能.多元表型与基因型的全基因关联研究可以更有效揭示复杂疾病与基因的关联,同时对现有的统计方法提出挑战.本文综述了现有的处理多元表型与基因型的全基因组关联的统计方法,讨论了多元因变量多重回归模型框架下的回归系数与方差逆矩阵同时选择的组合稀疏方法的前景.该组合稀疏方法既能充分利用多元表型变量的相关性信息,增强变量选择的准确性,又能提供基因变异和表型关联程度的度量指标.同时基于多元因变量的稀疏方法可以推广到基因组学数据的整合分析中. 展开更多
关键词 多元表型 基因型 全基因组关联性 多元统计分析
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罕见变异关联分析中的统计方法研究进展
4
作者 朱德刚 刘应安 +1 位作者 韩秋红 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2017年第6期1028-1038,共11页
二代测序数据的持续增多以及全基因组关联分析存在着只关注常见变异对表型影响的缺陷,使得研究人员开始考虑罕见变异对表型表达的影响。近年来,涉及罕见变异关联分析的统计方法研究成为一个活跃的领域,大批统计检验方法被相继提出。然而... 二代测序数据的持续增多以及全基因组关联分析存在着只关注常见变异对表型影响的缺陷,使得研究人员开始考虑罕见变异对表型表达的影响。近年来,涉及罕见变异关联分析的统计方法研究成为一个活跃的领域,大批统计检验方法被相继提出。然而,大多数方法没有得到全面详细的比较和分析。因此,缺乏对现有方法的评价以及对它们如何使用的指导。本文对该领域的一些具有代表性的方法做一全面的综述,并介绍一些最新的研究进展。 展开更多
关键词 罕见变异 统计方法 全基因组关联分析 二代测序 综述
Dirichlet过程及其研究进展
5
作者 刘应安 《数学进展》 CSCD 北大核心 2017年第5期641-666,共26页
非参数贝叶斯分析主要是将兴趣参数或潜变量的分布视为随机的并赋予一个先验分布.作为分布函数的分布,Dirichlet过程是目前非参数贝叶斯分析中最受欢迎的先验分布,并受到广泛的关注.本文对近几十年来Dirichlet过程的发展作了一下回... 非参数贝叶斯分析主要是将兴趣参数或潜变量的分布视为随机的并赋予一个先验分布.作为分布函数的分布,Dirichlet过程是目前非参数贝叶斯分析中最受欢迎的先验分布,并受到广泛的关注.本文对近几十年来Dirichlet过程的发展作了一下回顾和总结,并就Dirichlet过程在潜变量模型中的应用做了介绍. 展开更多
关键词 非参数贝叶斯 Dirichlet过程 Pdlya urn抽样 Sethurmann表示 Dirichlet混合过程 相依Dirichlet过程 马尔可夫链蒙特卡洛 分块Gibbs抽样器
带有缺失数据的纵向隐马尔可夫因子模型的贝叶斯分析 预览 被引量:2
6
作者 陈宣 《应用数学》 CSCD 北大核心 2017年第2期457-468,共12页
隐马尔可夫因子模型在刻画多元纵向数据的关联性和异质性具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现缺失数据.本文在纵向框架内,对缺失的数据提出了一个建模.使用一个多项模型去拟合缺失数据指标,并提出用一系列一维条件分布的联合分... 隐马尔可夫因子模型在刻画多元纵向数据的关联性和异质性具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现缺失数据.本文在纵向框架内,对缺失的数据提出了一个建模.使用一个多项模型去拟合缺失数据指标,并提出用一系列一维条件分布的联合分布来建模.每个一维条件分布不仅取决于当前变量的观测值,而且也糅合以前的观测值和丢失的信息.在贝叶斯框架内,马尔可夫链蒙特卡罗方法用于实现后验分析.带有Metropolis-Hastings算法的Gibbs采样器被用来从相关的满条件分布中抽取随机样本.后验推断基于这些模拟观测值进行展开.我们进行了模拟研究.实证结果表明,所提出的方法在模型是正确指定时是十分有效的,而且对模型偏移也具有一定的稳健性. 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 因子分析模型 缺失机制 MCMC抽样 Gibbs抽样器
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基于混合模型的动态判别分析及应用 预览
7
作者 朱德刚 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第16期76-77,共2页
当检验数据中包含有新的类别时,传统判别分析方法所构造的分类器,无法识别这些新类别,只能将检验数据划分到学习阶段所遇到的已知类别当中,分类正确率较低。为克服这一缺陷,文章引入一种基于混合模型的动态判别分析方法,可自适应调整原... 当检验数据中包含有新的类别时,传统判别分析方法所构造的分类器,无法识别这些新类别,只能将检验数据划分到学习阶段所遇到的已知类别当中,分类正确率较低。为克服这一缺陷,文章引入一种基于混合模型的动态判别分析方法,可自适应调整原有的分类器,使之能够发现新类别,并显著提高分类正确率。一个实际数据的分类结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 动态判别分析 分类器 混合模型
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基于多元t-分布的隐马尔可夫潜变量模型的稳健推断 被引量:1
8
作者 陈高燕 刘应安 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2016年第10期1783-1803,共21页
潜变量模型在刻画因子间的相互关系以及因子与观测变量间的关联性方面具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出重尾和极端值等特性.将经典的潜变量模型延伸到齐次隐马尔可夫模型,并建立了基于多元t-分布的极大似然统计分析程... 潜变量模型在刻画因子间的相互关系以及因子与观测变量间的关联性方面具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出重尾和极端值等特性.将经典的潜变量模型延伸到齐次隐马尔可夫模型,并建立了基于多元t-分布的极大似然统计分析程序.经验结果展示所建立的统计程序对消除异常点的影响是有效的. 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 潜变量模型 期望最大化算法 向前向后递推
实证因子模型的贝叶斯半参数分析和模型比较 预览
9
作者 刘应安 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2016年第2期157-183,共27页
为了解决多元数据的异质性,对因子分析模型建立了贝叶斯半参数程序.方法依赖于有限混合分布空间上先验分布的使用.分块吉布斯抽样器用以进行后验分析.Lv测度和贝叶斯因子给出模型比较.基于广义加权中国餐馆算法,给出了半参数模型下数据... 为了解决多元数据的异质性,对因子分析模型建立了贝叶斯半参数程序.方法依赖于有限混合分布空间上先验分布的使用.分块吉布斯抽样器用以进行后验分析.Lv测度和贝叶斯因子给出模型比较.基于广义加权中国餐馆算法,给出了半参数模型下数据似然的计算.经验结果显示了方法的有效性。 展开更多
关键词 因子分析模型 有限维Drichlet过程先验 分块吉布斯抽样器 模型比较
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带有非齐次结构动力因子模型的估计与检验 预览 被引量:1
10
作者 勾建伟 《应用数学》 CSCD 北大核心 2015年第1期65-73,共9页
因子模型在刻画因子之间的相互关系以及因子与观测变量之间的关联性具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异多峰、偏态等特性.本文将经典的潜变量模型延伸到非齐次隐马尔可夫潜变量模型,建立了极大似然统计分析程序.经... 因子模型在刻画因子之间的相互关系以及因子与观测变量之间的关联性具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异多峰、偏态等特性.本文将经典的潜变量模型延伸到非齐次隐马尔可夫潜变量模型,建立了极大似然统计分析程序.经验结果展示所建立的统计程序是有效的. 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 潜变量模型 期望最大化算法(EM算法) 向前向后递推
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隐马尔可夫因子分析模型的半参数贝叶斯分析 预览 被引量:4
11
作者 勾建伟 刘应安 《高校应用数学学报:A辑》 CSCD 北大核心 2015年第1期17-30,共14页
因子模型在刻画潜在因素(因子)与观测变量间的影响关系并进而解释多元观测指标(变量)间的相关性方面具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异多峰,偏态等特性.将经典的因子分析延伸到带有时齐隐马尔可夫模型的动力因... 因子模型在刻画潜在因素(因子)与观测变量间的影响关系并进而解释多元观测指标(变量)间的相关性方面具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异多峰,偏态等特性.将经典的因子分析延伸到带有时齐隐马尔可夫模型的动力因子模型,并建立了半参数贝叶斯分析程序.分块GIBBS抽样器用以后验抽样.经验结果展示所建立的统计程序是有效的. 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 因子分析模型 半参数贝叶斯 分块GIBBS抽样器
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南京毛竹林小流域SCS-CN方法初损率λ取值研究 预览 被引量:2
12
作者 岳健敏 张金池 +2 位作者 庄家尧 刘鑫 《中国水土保持科学》 CSCD 北大核心 2015年第5期9-15,共7页
我国是一个水土流失问题相对严重的国家,降雨径流是土壤侵蚀发生的动力,较准确的计算径流量是估算水土流失和水土保持效益评价的关键。SCS-CN模型是美国农业部开发的,用来计算降雨形成的地表径流量的经验模型,由于其简单、高效的优点被... 我国是一个水土流失问题相对严重的国家,降雨径流是土壤侵蚀发生的动力,较准确的计算径流量是估算水土流失和水土保持效益评价的关键。SCS-CN模型是美国农业部开发的,用来计算降雨形成的地表径流量的经验模型,由于其简单、高效的优点被广泛运用于不同地区不同立地径流量的计算中。初损率是SCS-CN方法进行流域地表径流预报的基础输入参数之一,影响着径流模拟精度。本文研究确定南京毛竹林小流域初损率取值,为SCS-CN模型在该地区的适用性提供参考。根据毛竹林小流域径流场实测降雨径流资料,采用渐近线法确定CN值,得出λ变化区间,并选取10场降雨资料对参数λ进行率定,使用相关系数R,模型效率系数E,合格率对参数λ进行评价,得出λ=0.25,0.3,0.35相对较好,三者相关系数分别为0.58,0.54,0.49,模型效率系数分别为-9.42,-5.86,-3.14,合格率分别为77.80%,88.90%,77.80%。综合分析,得出λ取0.3在本流域相对较适合,又选取该流域10场降雨资料做模拟径流比对。结果显示:相对于模型理论值λ=0.2时的模拟效果,在该流域λ=0.3时模拟值更加接近实测值,数模型效率系数E由-16.77提升到-1.03,精度大大提高,所以率定λ=0.3为该流域最适初损率。 展开更多
关键词 SCS-CN模型 初损率 率定 毛竹林小流域
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评价多水平因子分析模型的异质性:半参数贝叶斯方法
13
作者 勾建伟 《应用数学学报》 CSCD 北大核心 2015年第4期751-768,共18页
数据的异质性因相关的解释变量被排除在既定模型.然而,目前经典统计方法难以处理的异质参数的依赖关系或"结".为了解决非均质参数之间的依赖关系,本文基于多水平因子分析模型提出一个半参数贝叶斯分析程序.对于模型的截距和/或协方差... 数据的异质性因相关的解释变量被排除在既定模型.然而,目前经典统计方法难以处理的异质参数的依赖关系或"结".为了解决非均质参数之间的依赖关系,本文基于多水平因子分析模型提出一个半参数贝叶斯分析程序.对于模型的截距和/或协方差结构参数的分布赋予折断的Dirichlet过程先验.在贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗框架内,分块Gibbs抽样器被用来执行后验分析.统计推断的基础上进行这些观察的经验分布.仿真研究表明,忽略了非均质参数之间的联系会导致不变参数估计产生严重的偏差. 展开更多
关键词 多水平因子分析模型 MCMC算法 分块Gibbs抽样器 折断Dirichlet过程先验
多元空间因子模型的仿真、模型比较与应用 被引量:1
14
作者 刘应安 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2014年第5期851-859,共9页
空间因子模型旨在揭示观测变量因公共因子的区域变化而产生的相关性。条件自回归模型被应用到因子分析模型。在贝叶斯框架内,马尔可夫链蒙特卡洛方法(MCMC)被用来进行后验分析。随机模拟结果揭示出方法的有效性,并对江苏省2005产业数据... 空间因子模型旨在揭示观测变量因公共因子的区域变化而产生的相关性。条件自回归模型被应用到因子分析模型。在贝叶斯框架内,马尔可夫链蒙特卡洛方法(MCMC)被用来进行后验分析。随机模拟结果揭示出方法的有效性,并对江苏省2005产业数据的进行了相关分析。 展开更多
关键词 空间潜变量模型 偏差信息准则 马尔可夫链 产业经济
基于正态尺度混合因子模型的稳健贝叶斯分析及其应用 预览
15
作者 刘应安 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2014年第4期423-438,共16页
为了消除分布的偏移和异常点对统计推断的影响,本文基于正态尺度混合,对一般的因子分析模型展开稳健贝叶斯分析.Gibbs抽样器被用来从后验分布产生随机样本,统计推断基于后验经验分布展开.实际数据表明方法是有效的.
关键词 因子分析模型 BAYES估计 MCMC方法 尺度混合模型
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均值方差结构模型的渐近稳健推断 预览 被引量:1
16
作者 刘应安 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2011年第4期 399-409,共11页
均值方差模型广泛应用于行为、教育、医学、社会和心理学的研究.经典的极大似然估计对于异常点和分布扰动易受影响.本文基于目标函数最小化给出稳健估计,并基于稳健偏差提出模型拟合.
关键词 均值方差模型 拟合优度检验 稳健偏差
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基于集合卡尔曼滤波的森林面积动态预测 预览 被引量:1
17
作者 惠雪峰 刘应安 《林业调查规划》 2011年第5期 1-4,共4页
对集合卡尔曼滤波的原理和算法进行了介绍,利用全国1950~1998年5次森林普查的森林面积数据作为样本,用集合Kalman滤波对森林面积动态作出估计与预测,经检验,效果良好.现有的研究成果也初步表明,采用集合卡尔曼滤波预测森林资源... 对集合卡尔曼滤波的原理和算法进行了介绍,利用全国1950~1998年5次森林普查的森林面积数据作为样本,用集合Kalman滤波对森林面积动态作出估计与预测,经检验,效果良好.现有的研究成果也初步表明,采用集合卡尔曼滤波预测森林资源是一种较好的森林资源预测方法. 展开更多
关键词 集合KALMAN滤波 森林面积 动态预测
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广义Logistic回归模型Bayes分析及其在林木存活率预报中的应用 预览 被引量:3
18
作者 刘应安 房政 《南京林业大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期 47-50,共4页
通过因子分析的方法来解释观测变量的相关性,这种方法是通过引入潜在变量来直接刻画相关性。基于Bayes统计原理、方法用来解决模型的参数估计问题和统计推断,采用Markov Chains Monte Carlo(MCMC)进行统计计算。随机模拟的结果表明所... 通过因子分析的方法来解释观测变量的相关性,这种方法是通过引入潜在变量来直接刻画相关性。基于Bayes统计原理、方法用来解决模型的参数估计问题和统计推断,采用Markov Chains Monte Carlo(MCMC)进行统计计算。随机模拟的结果表明所提出的林木存活率预测方法是有效的。最后利用该方法对山西沁水县沁水林场的林木存活率与林分的鼠兔数关系进行了分析。 展开更多
关键词 广义Logistic回归模型 MCMC Metroplis-Hastings算法 林木存活率
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带有约束条件的方差扩大模型的Score检验 预览
19
作者 《数学理论与应用》 2001年第2期 1-5,共5页
本文对带有的约束条件的约性模型方差扩大模型的假检测问题给出了Score检验统计量,指出两个主要的结果。
关键词 Score检验统计量 FISHER信息阵 方差扩大模型 约束条件 假设检验
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管理效应层次分析 预览
20
作者 张焕明 《统计与信息论坛》 2001年第1期 74-76,共3页
文章运用总量生产函数与投入产出模型对企业管理分两个层次作了有效的分析,为企业确定管理者与工人的贡献率和管理产出弹性提供了依据.
关键词 企业管理 生产函数 投入-产出模型 管理贡献率 管理层 工人 有效性 管理效应系数
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