张伟平

作品数：12被引量：28H指数：3
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供职机构：中国科学技术大学管理学院统计与金融系更多>>
发文主题：纵向数据CHOLESKY分解B样条均值英文更多>>
发文领域：理学更多>>
发文期刊：《系统科学与数学》《中国科学技术大学学报》《应用概率统计》更多>>
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高维Extremile回归中变量选择的类弹性网惩罚方法
《中国科学技术大学学报》2023年第2期1-10,I0008,共11页熊亦民 郑智 张伟平 
supported by the National Natural Science Foundation of China (12171450)。
近几年提出的Extremile回归不仅保留了分位数回归通过设定不同的分位点全面掌握数据信息的优点,而且与分位数回归中和Expectile回归相比也有其独特的优势,特别是在风险保护上的优秀表现。本文提出了一种带惩罚的线性Extremile回归模型...
关键词：Extremile回归 类弹性网 组效应 高维数据 变量选择 
纵向数据下变系数模型的一种稳健同质寻踪算法被引量：1
《中国科学技术大学学报》2021年第12期857-867,共11页汤恒 郑智 张伟平 
supported by the National Natural Science Foundation of China(Nos.12171450,71771203).
探讨了变系数模型中参系数函数的同质性,其中同一个子群中的个体的系数函数是相同的.在重复观测的条件下,我们用B样条来拟合变系数模型的系数函数,同时用变点检测的方法来进行子群识别.为了解释可能的异常值或重尾分布,我们在M估计的框...
关键词：变系数模型 M估计 B样条 变点检测 同质寻踪 
当前状态数据中比例风险模型的一种贝叶斯变量选择方法
《中国科学技术大学学报》2020年第10期1303-1314,共12页崔笛 张伟平 
This work was supported by the National Natural Science Foundation of China(Nos.11772329,11625211).
针对当前状态数据中的比例风险模型提出了一种基于期望-最大化的贝叶斯变量选择方法.该模型能够同时进行参数估计和变量选择,有效地增强了模型的可解释性和预测能力.为了识别风险因素,首先对表示协变量是否存在的指示变量赋予合适的先...
关键词：比例风险模型 贝叶斯变量选择 当前状态数据 EM算法 样条 
一种离散纵向数据相依结构建模的Cholesky因子模型被引量：2
《中国科学技术大学学报》2020年第9期1266-1276,共11页李叶蓁 张伟平 
the NSFC of China(11671374,71771203,71631006).
对一类响应变量为离散型的平衡或非平衡纵向数据,提出了均值-相关系数联合回归模型框架,并且使用Cholesky分解方法对模型的相关结构进行参数化,使其具有良好的统计解释性.为了解决似然推断中高维积分计算的难题,提出了一种高效的蒙特卡...
关键词：离散纵向数据 CHOLESKY分解 均值-相关系数回归模型 蒙特卡罗期望最大化算法 
纵向数据的一种稳健同时建模方法
《中国科学技术大学学报》2020年第3期317-327,348,共12页檀佳欣 张伟平 
Supported by National Key Research&Development Plan(2016YFC0800104);National Natural Science Foundation of China(11671374,71771203,71631006)
使用多元t分布,提出了一种分析带有异常值的连续纵向数据的同时建模方法.不同于已有主要推断回归均值的稳健方法,本文旨在通过稳健同时参数化建模来揭示位置参数,边际尺度参数和相依参数的动态变化机制.为了加速极大似然估计过程中EM算...
关键词：纵向数据 稳健估计 EM算法 同时建模 
带有右删失的最小乘积相对误差估计被引量：1
《中国科学技术大学学报》2017年第9期755-761,共7页胡大海 张伟平 
国家自然科学基金(11671374)资助
考虑了带有右删失的乘积回归模型.在随机右删失的情形下,通过逆概率加权的方法将乘积相对误差准则推广到右删失的情形.在一定的正则条件下,建立了估计的相合性和渐近正态性.最后,通过数值模拟展示所提出方法的效果.
关键词：乘积回归模型 相对误差 删失 逆概率加权 
纵向数据分析中一种压缩经验似然估计方法的大样本性质证明
《中国科学技术大学学报》2017年第3期214-220,共7页徐刚 张燕 张伟平 
国家自然科学基金(11271347;11671374);中央高校基本科研业务费专项资金(WK2040170010)资助
在一些纵向研究中,协变量往往依赖于观测时间,此时流行的广义估计方程方法在任意的工作相关矩阵下不再保持估计的无偏性和稳健性,若仅使用独立工作相关矩阵则会造成效率低下,而使用不合适的工作相关矩阵可能会错误地包含有偏估计函数,...
关键词：纵向数据 经验似然 压缩估计 大样本性质 
纵向数据中基于偏自相关的均值协方差同时建模（英文）
《应用概率统计》2015年第6期582-595,共14页张伟平 刘玉婷 李瑞超 
supported by the National Natural Science Foundation of China(11271347,11171321);Natural Science Foundation of Anhui Province(1308085MA02);the Fundamental Research Funds for the Central Universities
本文在纵向数据下提出一种均值-方差-相关矩阵的同时建模推断方法.通过应用偏相关系数,我们对相关系数矩阵进行无约束参数化,并且能够自动保证估计的相关系数矩阵满足正定性.在此基础上,我们对参数提出了一种回归推断方法,其具有简约性...
关键词：相关系数矩阵 同时建模 纵向数据分析 偏相关系数. 
纵向数据分析中使用滑动平均Cholesky分解对回归均值和协方差矩阵进行同时半参数建模(英文)被引量：2
《中国科学技术大学学报》2013年第8期607-621,共15页邢昕 刘梅梅 张伟平 
Supported by the National Natural Science Foundation of China(11271347,11171321)
近年来,对纵向数据分析中回归均值和协方差矩阵同时进行建模研究得到越来越多的关注.为满足协方差矩阵的正定性约束,文献中常考虑对其逆矩阵进行某种分解.本文使用一种Cholesky分解方法对协方差矩阵本身进行分解,得到的参数没有取值限...
关键词：纵向数据 半参数模型 广义估计方程 修改的Cholesky分解 滑动平均 B样条 
一类线性模型参数的Bayes估计及其优良性被引量：14
《中国科学技术大学学报》2007年第7期773-776,802,共5页霍涉云 张伟平 韦来生 
教育部博士点基金(20030358053);中国科学院知识创新工程重要性方向项目(KJCX3-SYW-S02)资助
导出了一类线性模型中参数的Bayes线性无偏估计.在均方误差矩阵准则、predictive Pit mancloseness(PRPC)和posterior Pit man closeness(PPC)准则下分别研究了Bayes线性无偏估计相对于广义最小二乘估计的优良性.
关键词：广义最小二乘估计 Bayes线性无偏估计 均方误差矩阵准则 PRPC准则 PPC准则 
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