测量误差数据下约束线性模型的有偏估计及变量选择研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11426054
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
  • 资助金额:
    3.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0403.贝叶斯统计与统计应用
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2015-12-31

项目摘要

Linear model is a widely used parameter model in data analysis. Since in practice, regression model always exists some restrictions and measurement error, which study the restricted linear model with measurement error is practical significance. In this project we mainly discuss the parameter estimation and variable selection of the restricted linear model with measurement error. Firstly, we study the biased estimator of the linear model with exact linear restrictions, when we suspect the linear restrictions is satisfied or not, study the large sample preliminary test estimator based on the Wald test, Likelihood Ratio (LR) test and Lagrangian Multiplier (LM) test, and we discuss the asymptotic normality, consistency of these estimators; secondly, we study how to use the Boosting method to achieve variable selection, and mainly discuss the selection of the biased parameter in the restricted estimators. Through the work of this project, not only enrich the theory of linear model, but also can promote the use of the linear model in the fields of econometrics and medicine.
线性模型是数据分析中应用广泛的一类参数模型。由于实际应用中回归模型经常存在测量误差和一些约束条件,因此研究具有测量误差数据的约束线性模型更具实际意义。本项目主要研究带测量误差数据下约束线性模型的参数估计和变量选择理论与方法。第一,研究模型在等式约束下的参数有偏估计,当约束条件值得怀疑的时候,研究未知参数基于Wald检验、似然比(LR)检验和拉格朗日(LM)检验等大样本检验的预检验估计,并研究估计的相合性和渐近正态性;第二,研究如何利用Boosting方法来实现估计的变量选择,并且重点研究约束有偏估计中偏参数的选取问题。通过本项目的工作,不仅能丰富线性模型的理论,且能促进线性模型在计量经济和医学等领域的广泛应用。

结项摘要

本项目主要研究了测量误差数据下约束线性模型中未知参数的有偏估计理论。首先,针对线性模型中存在的复共线性问题,讨论了模型在等式约束或随机约束下参数的估计问题和估计的效率问题,重点研究约束几乎无偏Liu型估计和两种相对效率;其次研究了线性部分带有测量误差的线性模型,利用几乎无偏估计的思想,讨论了几乎无偏Liu估计;同时对约束条件不确定时,进一步研究参数基于 Wald 检验预检验估计,并重点讨论其偏差和均方误差的比较。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
An almost unbiased Liu estimator in linear regression model with measurement error
具有测量误差的线性回归模型中的几乎无偏刘估计量
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Advances and Applications in Statistics
  • 影响因子:
    0.2
  • 作者:
    Jibo Wu;Abdul Shakoor
  • 通讯作者:
    Abdul Shakoor
Preliminary test almost unbiased ridge estimator based on W test-statistics
基于W检验统计量的几乎无偏岭估计器的初步测试
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    International Journal of Science
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jibo Wu
  • 通讯作者:
    Jibo Wu
Modified Restricted Almost Unbiased Liu Estimator in Linear Regression Model
线性回归模型中修正的限制几乎无偏刘估计量
  • DOI:
    10.1080/03610918.2013.870198
  • 发表时间:
    2016-02
  • 期刊:
    Communications in Statistics - Simulation and Computation
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jibo Wu
  • 通讯作者:
    Jibo Wu
回归系数的加权混合估计与最小二乘估计的相对效率
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    应用概率统计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邬吉波;杨虎
  • 通讯作者:
    杨虎

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其他文献

Matrix spectral norm Wielandt inequalities with statistical applications
矩阵谱范数维兰德不等式及其统计应用
  • DOI:
    10.1186/1029-242x-2014-110
  • 发表时间:
    2014-03
  • 期刊:
    Journal of Inequalities and Applications
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    邬吉波;易文德
  • 通讯作者:
    易文德
The relative efficiency of Liu-type estimator in a partially linear model
部分线性模型中刘型估计器的相对效率
  • DOI:
    10.1016/j.amc.2014.05.103
  • 发表时间:
    2014-09
  • 期刊:
    Applied Mathematics and Computation
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    邬吉波
  • 通讯作者:
    邬吉波
半参数可加模型参数的Bayes估计
  • DOI:
    10.13718/j.cnki.xsxb.2017.07.001
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    西南师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邬吉波
  • 通讯作者:
    邬吉波
Some properties of relative efficiency of estimators in a two linear regression equations system with identical parameter vectors
具有相同参数向量的两个线性回归方程组中估计器相对效率的一些性质
  • DOI:
    10.1186/1029-242x-2014-279
  • 发表时间:
    2014-08
  • 期刊:
    Journal of Inequalities and Applications
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    邬吉波
  • 通讯作者:
    邬吉波
均方误差意义下Liu型主成分估计的优良性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Journal of Applied Mathematics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邬吉波
  • 通讯作者:
    邬吉波

其他文献

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邬吉波的其他基金

测量误差数据下部分线性模型有约束统计推断理论
  • 批准号:
    11501072
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    18.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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