王春雨

作品数：4被引量：13H指数：2
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供职机构：中国人民大学统计学院更多>>
发文主题：分位回归加权缺失数据纵向数据恒星更多>>
发文领域：理学自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《数理统计与管理》《光谱学与光谱分析》《数学进展》《统计研究》更多>>
所获基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金中国人民大学科学研究基金全国统计科学研究计划项目更多>>
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基于纵向数据与生存时间数据联合建模的变量选择被引量：3
《数理统计与管理》2019年第3期483-494,共12页胡亚南 王春雨 田茂再 
国家自然科学基金(11861042);中国人民大学科学研究基金项目成果(18XNL012);全国统计科研计划项目重大项目(2016LD03);新疆维吾尔自治区普通高等学校人文社会科学基地基金资助
纵向数据和生存时间数据联合建模能减少由单独建模所引起的偏差,本文研究了基于纵向数据和生存时间联合建模的变量选择问题。对于生存时间数据,把生存时间做离散化处理,引入离散风险函数的Probit模型;对于纵向数据,利用线性混合效应模...
关键词：纵向数据 生存数据 变量选择 联合建模 
缺失数据下的逆概率多重加权分位回归估计及其应用被引量：7
《统计研究》2018年第9期115-128,共14页邰凌楠 王春雨 田茂再 
中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目“大数据分析的稳健统计理论与应用研究”(18XNL012)的资助
数据缺失问题普遍存在于应用研究中。在随机缺失机制假定下,本文从模型推断角度出发,针对线性缺失分位回归模型,提出一种新的有效估计方法——逆概率多重加权(IPMW)估计。该方法是在逆概率加权(IPW)估计的基础上,结合倾向得分匹配及模...
关键词：线性分位回归 倾向得分 逆概率多重加权 随机缺失机制 模型平均 
分层混合效应模型迭代广义最小二乘估计的大样本性质被引量：1
《数学进展》2018年第4期613-623,共11页王春雨 田茂再 
中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目成果(No.18XNL012)
在许多领域中,我们常常需要处理具有分层结构的数据.对于这类数据,分层混合效应模型通过对回归系数进一步建模来刻画出同一层内变量之间的相关性.模型中随机部分比较复杂,这使得协方差矩阵的估计方法成为大家关注的问题.Goldstein(1986...
关键词：分层模型 迭代广义最小二乘估计 方差协方差成分 最大似然估计 
基于LASSO算法的恒星α元素丰度估计方法研究被引量：2
《光谱学与光谱分析》2017年第1期278-282,共5页卜育德 潘景昌 王春雨 陈修梅 
国家自然科学基金项目(U1431102;11603012);山东省青年基金项目(ZR2015AQ011);山东大学(威海)青年学者未来计划资助
主要研究了一种新的基于LASSO算法的恒星α元素丰度估计方法。海量恒星的α元素(O,Mg,Si,Ca和Ti)丰度信息将有助于我们了解银河系的演化进程。但目前从中低分辨率光谱中确定α元素丰度的方法主要是模板匹配法,但该方法算法复杂,优化参...
关键词：LASSO α元素丰度 线性回归 特征提取 
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