本文研究了協(xié)變量調(diào)整部分線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)與變量選擇問題.協(xié)變量調(diào)整部分線性模型兼具線性回歸模型良好的可解釋性與非參數(shù)模型的靈活性.與傳統(tǒng)的部分線性模型不同,本文中的響應(yīng)變量與預(yù)測(cè)變量是不可直接觀察的,但他們受一些可觀測(cè)的協(xié)變量扭曲之后的數(shù)據(jù)是可以觀測(cè)到的.本文對(duì)協(xié)變量調(diào)整部分線性模型的自適應(yīng)LASSO參數(shù)估計(jì)及變量選擇方法進(jìn)行了研究,證明了參數(shù)部分的懲罰估計(jì)量具有Oracle性質(zhì),即該方法能夠準(zhǔn)確識(shí)別非零系數(shù),且與直接由顯著變量集合所得估計(jì)量具有相同的方差.該估計(jì)方法也便于計(jì)算.最后通過數(shù)值模擬研究了估計(jì)量的小樣本性質(zhì),結(jié)果表明變量選擇和參數(shù)估計(jì)效果良好.本文的安排如下.第一章引言,提出了協(xié)變量調(diào)整部分線性回歸模型（CAPLM）,介紹了 CAPLM模型的研究背景和本文的主要工作.在第二章模型和估計(jì)方法中,我們提出了 CAPLM模型的自適應(yīng)LASSO變量選擇方法,并構(gòu)造新的估計(jì)量,得到了參數(shù)和非參數(shù)部分的估計(jì).第三章研究了估計(jì)量的漸近性質(zhì),并證明了 CAPLM模型的自適應(yīng)LASSO參數(shù)估計(jì)具有Oracle性質(zhì).在第四章通過數(shù)值模擬研究了自適應(yīng)LASSO估計(jì)量在有限樣本下的表現(xiàn).在第... 

【文章來源】：鄭州大學(xué)河南省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：48 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
第一章 引言
    1.1 背景和意義
    1.2 本文內(nèi)容及論文安排
第二章 模型和估計(jì)方法
    2.1 模型推斷
    2.2 懲罰函數(shù)以及窗寬的選擇
第三章 漸近性質(zhì)
    3.1 假設(shè)條件
    3.2 漸近性質(zhì)
第四章 數(shù)值模擬
第五章 定理證明
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]VARIABLE SELECTION FOR COVARIATE ADJUSTED REGRESSION MODEL[J]. LI Xuejing,DU Jiang,LI Gaorong,FAN Mingzhi.  Journal of Systems Science & Complexity. 2014(06)
[2]測(cè)量誤差模型的自適應(yīng)LASSO變量選擇方法研究[J]. 李鋒,蓋玉潔,盧一強(qiáng).  中國(guó)科學(xué):數(shù)學(xué). 2014(09)
[3]部分線性模型的Adaptive LASSO變量選擇[J]. 李鋒,盧一強(qiáng),李高榮.  應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì). 2012(06)
[4]部分線性模型中估計(jì)的漸近正態(tài)性[J]. 高集體,陳希孺,趙林城.  數(shù)學(xué)學(xué)報(bào). 1994(02)

博士論文
[1]非參和半?yún)⒒貧w模型的穩(wěn)健和截面推斷[D]. 李鋒.山東大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3109487