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建立变系数部分线性固定效应模型分析PM2.5与其他空气污染物的相关关系 预览
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作者 方成 李志强 胡成盛 《北京化工大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期81-86,共6页
以陕西省西安市13个空气观测地点的污染物观测资料为依据,运用统计学分析方法,建立了研究大气污染物PM2.5的浓度与包括当天和前一天SO2、NO2、PM10、CO、O3在内的11个观测指标在空气中浓度相关关系的模型。首先通过做散点图和计算相关... 以陕西省西安市13个空气观测地点的污染物观测资料为依据,运用统计学分析方法,建立了研究大气污染物PM2.5的浓度与包括当天和前一天SO2、NO2、PM10、CO、O3在内的11个观测指标在空气中浓度相关关系的模型。首先通过做散点图和计算相关系数来确定PM2.5和所选解释变量间相关关系,继而根据结果建立变系数部分线性固定效应模型,同时估计模型中各参数,并对模型中线性部分做变量选择,从而近一步优化所建立的模型。最后,将改进后模型的计算结果与实际情形对比分析,证实本文所得结论与实际情形相符合,表明所建模型良好。 展开更多
关键词 PM2.5 面板数据 变系数部分线性固定效应模型 截面最小 变量选择
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固定效应面板数据部分线性模型的加权截面LSDV估计 预览
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作者 朱能辉 李肖 施雅丰 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2018年第2期111-134,共24页
本文考虑误差为自回归过程的固定效应面板数据部分线性回归模型的估计.对于固定效应短时间序列面板数据,通常使用的自回归误差结构拟合方法不能得到一个一致的自回归系数估计量.因此本文提出一个替代估计并证明所提出的自回归系数估计... 本文考虑误差为自回归过程的固定效应面板数据部分线性回归模型的估计.对于固定效应短时间序列面板数据,通常使用的自回归误差结构拟合方法不能得到一个一致的自回归系数估计量.因此本文提出一个替代估计并证明所提出的自回归系数估计是一致的,且该方法在任何阶的自回归误差下都是可行的.进一步,通过结合B样条近似,截面最小二乘虚拟变量(LSDV)技术和自回归误差结构的一致估计,本文使用加权截面LSDV估计参数部分和加权B样条(BS)估计非参数部分,所得到的加权截面LSDV估计量被证明是渐近正态的,且比可忽略误差的自回归结构模型更渐近有效.另外,加权BS估计量被推导出具有渐近偏差和渐近正态性.模拟研宄和实际例子相应地说明了所估计程序的有限样本性. 展开更多
关键词 面板部分线性变系数模型 固定效应 截面最小虚拟变量法 半参数 自回归过程
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