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文章讨论了含有固定效应的面板数据模型,给出了3种估计未知参数的分位回归方法,蒙特卡洛模拟结果显示这些分位回归方法是处理面板数据的有效手段,且在误差非正态时优于均值回归方法。文章最后给出了一个真实数据的建模案例,得到了有利于决策的有用参考信息。
面板数据计量模型适应性的比较研究(三)。
信息时代的突出特点是数据爆炸。企业资源系统、销售系统、市场调查、供应链、客户、网站、制造流程等都不断在我们面前添加新的信息;但是我们能利用的数据究竟有多少呢?数据挖掘为我们解决这一问题提供了新的方向。
数据归并与连续自变量虚拟化(下)。
文章提供了一个用来对抽样调查中的数据信号进行再处理的方法,该方法是滤波技术、信号提取技术以及半参数回归估计技术的一种综合。并对参数估计的结果进行了方差分析,数值模拟分析结果表明该方法是有效的。
当产品质量指标服从二元正态分时,可用控制图与控制图联合判断产品生产的过程是否处于受控状态。本文利用统计量与F统计量、统计量与F统计量之间的关系,得到了两指标情形下两类基于F分布统计量的统计过程控制图,简称双F统计过程控制图,并给出了控制图应用实例。
Bayes预测和动态模型是20世纪70年代发展起来的一套新的时间序列分析方法,其中单变量Bayes正态动态线性模型(UBNDLM)在实际应用中最为常见和重要。在UBNDLM应用中,通常假定观测误差方差是未知常量,其值在建模的开始由估计给出。一般的做法是对具体的问题通过专家经验给出,并没有一个统一有效的办法。文章针对这一情形,给出了观测误差方差值一种简单易用的估计方法。同时也提供了数值试验说明新方法...
文章利用投影定理,推导出平稳时间序列的预报、线性回归模型参数的估计量和假设检验的统计量,并用几何直观图像形象地解释了时间序列未来值的预报,即未来值在现时值和过去值所生成空间中的投影,使对复杂的统计方法的理解变得简单易懂。
研究和评估我国基础研究与专利之间的知识转移机制具有重大意义,但目前国内外的研究方法都存在着种种缺陷和不足,使得此类研究的发展受到很大的限制。本文在系统总结国内外有关基础研究与发明专利之间知识转移机制研究经验的基础上,将数据挖掘的有关方法和模式移植到了专利引文分析,建立应用数据挖掘对专利引文数据进行智能分析的创新方法体系,为定量测度基础研究与专利之间的知识转移机制提供了可能。
实际中,越来越多的研究领域所收集到的样本观测数据具有函数性特征,这种函数性数据是融合时间序列和横截面两者的数据,有些甚是曲线或其他函数图像。虽然计量经济学近二十多年来发展的面板数据分析方法,具有很好的应用价值,但是面板数据只是函数性数据的一种特殊类型,且其分析方法太过于依赖模型的线性结构和假设条件等。本文基于函数性数据的普遍特征,介绍一种对其进行分析的全新方法,并率先使用该方法对经济函数性数据进行...
从第56届国际统计学大会看统计学的发展现状。
本文首先介绍“Parade Magazine”杂志1990年第9期上刊登的一则“有奖竞猜”游戏,然后用图形的方式给出此游戏的直观解释。
本文应用多元对应分析、聚类分析等数理统计方法,对抽样调查问卷进行分析,从而得出各类读者群的特征及它们之间的差异。
极大似然估计与似然比检验的几点注记。
针对连续性抽样调查中如何提高连续调查数据准确性的问题,本文引入时间序列分析方法,分别考虑连续性抽样调查中的重复样本和轮换样本等不同情况,建立了连续性抽样调查下的状态空间模型,利用成熟的卡尔曼滤波估计方法给出了总体均值的估计量。由于状态空间模型及卡尔曼滤波估计方法能够充分利用各期连续样本的调查信息,给出了精度更高的估计量,从而能够产生更加准确的连续性时间序列数据。

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