博士科研启动基金(BSQD13050)

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相关主题：分位回归分层抽样面板数据LAPLACE大学生更多>>
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基于双自适应Lasso惩罚的随机效应分位回归模型研究被引量：1
《数量经济技术经济研究》2017年第5期136-148,共13页罗幼喜 李翰芳 
国家自然科学基金项目(11271368);教育部人文社会科学研究青年基金项目(13YJC790105);湖北工业大学博士科研启动基金项目(BSQD13050)的资助
研究目标:解决随机效应分位回归模型中固定效应和随机效应系数同时估计和选择问题。研究方法:对固定效应和随机效应系数同时实施自适应Lasso惩罚,并为参数估计设计交替迭代算法。研究发现:新方法不仅对随机误差分布具有较强的稳健性,而...
关键词：随机效应 自适应Lasso 迭代算法 变量选择 分位回归 
基于双惩罚分位回归的面板数据模型理论与实证研究被引量：2
《武汉科技大学学报》2016年第6期462-467,共6页罗幼喜 李翰芳 田茂再 郑列 
国家自然科学基金资助项目(11271368);教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(13YJC790105);湖北工业大学博士科研启动基金资助项目(BSQD13050)
固定效应和随机效应同时选择是面板数据模型研究中的重要问题之一。本文通过分别对固定效应和随机效应引入条件Laplace先验,提出了一种新的贝叶斯双惩罚分位回归法。该方法不仅能对模型中重要解释变量进行自动选择,而且充分考虑到个体...
关键词：面板数据 分位回归 贝叶斯分析 固定效应 随机效应 变量选择 Laplace先验 
一种融合T-Rank和Softmax的特征提取算法研究被引量：1
《建模与仿真》2016年第4期123-130,共8页刘哲 彭春力 陈鹏 罗幼喜 
教育部人文社科青年基金(13YJC790105);湖北工业大学博士科研启动基金(BSQD13050);湖北工业大学基金项目(2015SW0204)资助。
本文针对高维生物数据特征提出了一种融合T-Rank和Softmax的特征提取算法。该方法比传统特征提取方法在处理高维生物数据更加有效,不仅提取的特征个数较少,而且计算速度快。利用算法本文对高维银屑病基因表达谱数据进行了研究,得到了分...
关键词：高维 Softmax算法 T-Rank算法 银屑病 基因表达谱 
大学生网络课程使用调查分析被引量：3
《中国市场》2016年第51期217-218,共2页张子婧 张艳芳 陈小阳 罗幼喜 
教育部人文社科青年基金(项目编号:13YJC790105);湖北工业大学博士科研启动基金(项目编号:BSQD13050);湖北工业大学基金项目(人文社科类)(项目编号:2015SW0204)资助
文章以武汉市8所本科院校分层抽样所得数据为基础,利用描述性分析,了解大学生网络课程使用现状及课程兴趣取向,运用交叉分析对不同专业学习网络课程的满意程度进行评价;同时对课程建设进行因子分析,提取影响网络课程使用的主要潜在因子...
关键词：网络课程 分层抽样 描述性分析 交叉分析 因子分析 
大学生分期购物平台的使用人群特征分析被引量：1
《现代商业》2016年第33期179-180,共2页尹彤 龙祺 罗幼喜 
教育部人文社科青年基金(No.13YJC790105);湖北工业大学博士科研启动基金(BSQD13050);湖北工业大学基金项目(人文社科类)(2015SW0204)资助
以武汉市高校分层抽样得到15所院校数据为基础,针对大学生分期购物平台的使用与否采用回归建立其与大学生基本信息、消费水平以及消费倾向的评价模型,归纳出使用者人群的共同特征。进一步,采用多重对应分析方法建立使用者群体特征的聚...
关键词：大学生分期购物平台 人群特征 分层抽样 回归 多重对应分析 
高校网络舆情管理现状满意度分析——以武汉市14所本科院校数据为例
《中国市场》2016年第25期90-91,共2页甘雨涵 周静 罗幼喜 
教育部人文社科青年基金(项目编号:13YJC790105);湖北省教育厅人文社科项目(项目编号:2012G078);湖北工业大学博士科研启动基金(项目编号:BSQD13050);湖北工业大学基金项目(人文社科类)(项目编号:2015SW0204)资助
以从武汉市普通本科高校分层抽样所得到的14所高校调查数据为基础,针对大学生对高校网络舆情管理现状的满意与否设置二分类因变量,提取出影响总体满意度的五个潜在满意度因子,然后通过SEM模型潜在变量路径分析图分析了潜在满意度因子之...
关键词：网络舆情管理 分层抽样 满意度分析 SEM模型 LOGISTIC回归 
面板数据分位回归模型中固定与随机效应的选择被引量：3
《统计与决策》2016年第15期4-8,共5页罗幼喜 李翰芳 田茂再 
国家自然科学基金资助项目(11271368);教育部人文社科青年基金资助项目(10XNL018);湖北省教育厅人文社科项目(2012G078);湖北工业大学博士科研启动基金项目(BSQD13050)
随机效应的引入为面板数据建模中样本相关和异方差问题提供了重要解决途径,过多的随机效应不仅会极大地增加模型复杂度,而且给固定效应系数的估计带来偏差。文章在考虑到随机效应具有整体性基础上,以横截面个体为单位,对其进行整体压缩...
关键词：随机效应 贝叶斯双惩罚方法 Laplace先验 GROUP Lasso 切片Gibbs抽样算法 
混合效应模型的非参数贝叶斯分位回归方法研究被引量：3
《统计研究》2016年第4期97-103,共7页李翰芳 罗幼喜 田茂再 
国家自然科学基金“基于当代分位回归与鞍点逼近方法的复杂数据分析”(11271368);教育部人文社会科学青年基金“面板数据的分位回归方法及其变量选择问题研究”(13YJC790105);湖北省教育厅人文社科项目“面板数据的分位回归方法及其应用研究”(2012G078);湖北工业大学博士科研启动基金“高维复杂纵向数据的分位回归建模研究”(BSQD13050)资助
本文对混合效应模型提出了一种非参数贝叶斯分位回归方法,通过引进一种新的分层有限正态混合分布,将分位回归建模时对随机误差项的假定放宽至仅有分位点约束之下。通过对混合比例参数假设广泛灵活的Stick-Breaking先验,使得模型捕捉复...
关键词：混合效应模型 有限正态混合分布 Stick-Breaking先验 潜变量 Gibbs抽样算法 
面板数据的自适应Lasso分位回归方法研究被引量：13
《统计与信息论坛》2014年第7期3-10,共8页李子强 田茂再 罗幼喜 
国家自然科学基金项目<基于当代分位回归与鞍点逼近方法的复杂数据分析>(11271368);教育部人文社会科学青年基金项目<面板数据的分位回归方法及其变量选择问题研究>(10XNL018);湖北省教育厅人文社科项目<面板数据的分位回归方法及其应用研究>(2012G078);湖北工业大学博士科研启动基金<高维复杂纵向数据的分位回归建模研究>(BSQD13050)
如何在对参数进行估计的同时自动选择重要解释变量,一直是面板数据分位回归模型中讨论的热点问题之一。通过构造一种含多重随机效应的贝叶斯分层分位回归模型,在假定固定效应系数先验服从一种新的条件Laplace分布的基础上,给出了模型参...
关键词：面板数据 分位回归 切片Gibbs抽样 
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