模型平均相关论文
中国证券市场自1990年年底成立以来已有三十年左右的历史,而美股已经有两百多年历史。在此期间,学者们提出了股票收益率的多种预测......
本文主要探究了缺失数据下分位数回归模型的模型平均问题。首先基于协变量平衡倾向得分方法构造出候选模型中回归参数的加权分位数......
随着大数据时代的迅速发展,人们面临着充斥冗余信息且结构复杂的数据,这使得传统统计估计模型和理论不再拥有良好的应用表现。稀疏......
在计量经济学中,许多统计学家和经济学家开始研究模型不确定性下的参数估计,其中受欢迎的两种方法是模型选择和模型平均。在模型选......
如今众多学者致力于利用统计学和机器学习方法从互联网的海量数据中挖掘有效信息。“碎片化数据”在许多领域变得越来越常见:数据......
学位
模型平均是在模型选择的基础上发展起来的,近年来得到了广泛的应用。模型平均能够降低回归估计的风险,对多个候选模型的组合提供了......
在大数据时代,深度学习在图像分类、语音识别、机器翻译等多种任务上取得了令人满意的表现,这与数据的规模、质量息息相关,更多高......
模型选择是统计学重要的研究方向之一,并在计量经济学,金融学等领域有着重要的应用.为了避免模型选择过程的不确定性,以及存在选择......
伴随着科学技术的高速发展以及数据搜集能力的不断提升,超高维数据日益频繁地出现在大众的视野中。由于数据量过于庞大,对超高维数......
变量选择是数据建模的一个基本问题.近些年来,涌现了许多比较成功的变量选择和系数估计同时进行的惩罚或约束的回归方法.Nonnegati......
岭回归是一种常用的用于克服多重共线性的压缩估计方法.文章在存在异方差的背景下,考察了组合不同岭参数下岭估计量的模型平均方法......
在统计分析中,数据缺失的现象非常普遍,例如在临床实验、社会调查、工业试验等领域,由于被调查者拒绝回答或实验结果记录不完整等......
Hansen在2007年首次提出了马洛斯模型平均(Mallows Model Averaging,MMA)的方法,它是通过最小化马洛斯准则来计算每个模型的权重。......
随着经济高速发展的今天,经济数据越来越复杂,经济指标越来越宽广,一方面传统的通货膨胀预测模型很难处理含有成百上千变量的数据......
模型平均作为变量选择(或模型选择)的一种替代方法,近年来受到广泛关注。模型平均通常降低了回归估计中的风险,对多个模型的“投注......
统计学是一门收集数据、分析数据和解释数据的学科.当实际工作者获取了一组数据后,可以利用统计学工具拟合出众多模型,但如何寻找......
Meta分析(也称荟萃分析或整合分析)是对某种特定科学问题的不同研究结果进行合并评价的一种统计方法.本文着重探讨Meta分析中的模......
已有的关于模型平均估计渐近分布理论的研究多是基于局部误设定的假设,Hjort和Claeskens (2003)是其中最著名的文章之一.虽然利用......
使用多元序列的Jackknife模型平均(JMA)方法平均向量自回归模型,并将该方法用于预测中国六大港口的集装箱吞吐量.由于JMA方法在自......
针对目前的动态贝叶斯网络主要用于时间序列的因果分析和分类预测,缺少将动态贝叶斯网络用于回归计算方面研究的情况,结合随机树生......
贝叶斯网络的结构学习是数据挖掘与知识发现领域的主要研究技术之一,能从大量数据中寻找隐含的概率依赖关系和知识表达模型,对复杂......
频率模型平均估计近年来受到了较大的关注，但对有测量误差的观测数据尚未见到任何研究．文章主要考虑了线性测量误差模型的平均估计问......
