魏传华
- 作品数：63 被引量：182H指数：7
- 供职机构：中央民族大学理学院统计学系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家社会科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：理学经济管理社会学文化科学更多>>
- 混合地理加权回归模型的统计诊断被引量：6
- 2009年
- 混合地理加权回归模型作为一类能简单有效解决空间非平稳问题的数据分析方法已经得到了广泛的应用。在利用该模型分析实际数据时,一个或多个特殊观测点的存在能导致估计结果发生较大改变。为了能有效检测出异常点,系统研究这类半参数模型的统计诊断与影响分析。首先基于数据删除模型定义了参数分量对应的Cook统计量,其次,基于均值漂移模型讨论了异常点的检验问题,构造了相应的检验统计量。
- 魏传华吴喜之
- 关键词：COOK距离均值漂移模型
- 面板数据模型截面相关检验方法综述被引量：1
- 2018年
- 面板数据中截面之间的相关性主要来自于外部共同冲击、只针对某些观测个体的局部冲击,以及观测个体之间的空间交互作用.近年来,如何针对截面相依进行界定、度量和建模引起来广泛的关注.本文主要针对在线性面板数据模型上提出的多种检验模型误差截面不相关的检验方法进行介绍和比较.
- 张晨阳魏传华马胜春
- 关键词：面板数据模型
- 部分线性panel data模型的两阶段估计
- 对于部分线性panel data模型,本文利用两阶段估计方法分别给出了参数和非参数部分的可行性估计,同时该估计方法可以很简便的选择光滑参数,以及进行有关的假设检验.
- 魏传华
- 关键词：局部线性估计
- 文献传递
- 基于AR(1)误差空间随机系数面板数据模型的预测
- 2023年
- 本文研究了具有空间误差自相关和序列相关误差分量的随机系数面板数据模型预测问题,得到了最优线性无偏预测(BLUP),数值模拟实验结果表明与忽略空间自相关性或序列相关性的预测量相比较,本文所提出的预测量表现更好.
- 鄢然魏传华苏宇楠
- 关键词：BLUP
- 空间自相关地理加权回归模型的估计被引量：25
- 2010年
- 地理加权回归作为一类能有效处理回归分析中空间非平稳性现象的建模技术,在多类问题的研究得到了广泛的应用.主要讨论这类空间计量经济学模型在空间自相关情形下的估计问题.首先,对于因变量含有空间滞后项的地理加权回归模型,分别给出了局部似然估计和两步估计两种方法.其次,考虑了误差空间自相关下地理加权回归模型的估计问题.
- 魏传华胡晶吴喜之
- 关键词：地理加权回归模型空间自相关
- 部分线性可加模型的随机约束Liu估计被引量：3
- 2016年
- 研究了部分线性可加模型在参数部分附加有随机约束条件且存在多重共线性时的估计问题.文中基于Profile最小二乘方法、混合回归估计和Liu估计方法,提出了参数分量的Profile混合Liu估计,给出了估计量的偏和方差,并讨论了其渐近分布.
- 王肖南魏传华
- 关键词：多重共线性
- 部分线性变系数模型的Profile Lagrange乘子检验被引量：11
- 2008年
- 对于部分线性变系数模型附有约束条件时的估计与检验问题,基于Profile最小二乘方法给出了参数部分以及非参数部分的约束估计并研究了它们的渐近性质,并针对约束条件构造了Profile Lagrange乘子检验统计量,证明了该统计量在原假设下的渐近分布为X^2分布,从而将Langrange乘子检验方法推广到了半参数模型上.
- 魏传华吴喜之
- 关键词：PROFILE
- 部分线性模型的随机约束岭估计被引量：6
- 2014年
- 研究了部分线性回归模型附加有随机约束条件时的估计问题.基于Profile最小二乘方法和混合估计方法提出了参数分量随机约束下的Profile混合估计,并研究了其性质.为了克服共线性问题,构造了参数分量的Profile混合岭估计,并给出了估计量的偏和方差.
- 魏传华郭双王肖南
- 关键词：部分线性模型多重共线性
- 相关差别指标的区间估计方法比较被引量：1
- 2017年
- 在公共疾病控制领域,重大稀有疾病的发病率非常低,符合逆抽样特征,量化分析重大稀有疾病的发病率并对其特点进行分析,为了研究在带有群内相关条件下的整群抽样问题,通过β-二项分布抽样对比流行病学中相关差别指标的六种渐近置信区间的构造方法,综合考虑实际覆盖率与区间长度对各种方法的优劣及适用情况并对比分析。研究表明,Wald型置信区间与对数变换的置信区间对发病率的估计表现因参数而定,而Bootstrap类方法不稳定。本研究找出了不同区间估计方法的适用场合,认为应合理看待置信区间这种评估方法在流行病学中的实际应用。
- 苏宇楠魏传华苏强
- 关键词：整群抽样流行病学
- 基于混合地理加权Fay-Herriot模型的小域估计
- 2019年
- 作为一类区域层次模型, Fay-Herriot模型在小域估计中已经得到广泛的应用,这类模型假定各区域的直接估计是空间不相关的.很多情况下这个假定是不成立的,因此一些考虑空间效应的Fay-Herriot模型被提出.本文基于混合地理加权回归模型提出一类新的Fay-Herriot模型用以刻画空间非平稳性,基于提出的模型,给出小域目标参数的经验最佳线性无偏预测估计量,并研究了该估计量的均方误差.最后通过数值模拟验证了所提方法的有效性.
- 李腾魏传华于力超
