软件包的非参数和半参数平滑方法,应用于因果推断,处理效果和程序评估估计和推断。使用这些包的复制文件和演示代码也是可用的。 软件可用Python, R和/或Stata 主要包括如下命令 binsreg: 分区选择,点估计,逐点和统一推断,以及使用binscatter方法的图形化程序。 portsort: 使用组合排序方法的估计和推断。 lspartition: ...
2.非参数, 半参数, 广义可加, 偏线性, 单指数模型代码公开,3.非参数估计的根基,核密度估计大陈述,4.分位数回归, Oaxaca分解, Quaids模型, 非参数估计程序,5.非参数bootstrap方法, 小数据集统计的大能手,6.半参数估计思想和Stata操作示例。 对于半参数和非参数估计感兴趣的学者,可以追一下下面两个讲座内容。
半参数和非参数模型在经济学、金融学等研究领域得到了广泛地应用。为了可靠有效地使用回归模型拟合数据，模型检验成为关键的步骤。半参数和非参数模型检验问题，现有方法在构造检验统计量时使用了所有协变量，由于涉及非参数估计或高维随机过程，从而遭受严重的维数灾难问题。本项目致力于研究若干半参数和非参数模型检验问题...
研究的主要模型为几种常见的非参数可加模型和半参数模型。在方法上，主要研究自适应的参数和非参数两步估计、无穷维讨厌参数的估计插入后的估计函数的纠偏技术以及对应的高维数据模型的降维方法。要达到的具体目是:1.在模型函数估计方面,得到的估计量有标准的收敛速度,并与数据的维数无关,即:如果要估计的函数是非参...
非参数假设检验线性半参数回归模型L=Bx+s+Δ是线性模型与非参数回归模型的混合体,在半参数模型补偿最小二乘估计基本理论的基础上,详细介绍了半参数模型非参数假设检验的理论与方法,导出了其假设检验统计量,并对检验统计量的分布进行了推导与证明.最后通过模拟算例验证了其理论与方法的有效性.丁士俊姜卫平vip武汉大学...
研究背景 非参数和半参数统计方法是近几年统计学科的研究难点和热点,广泛应用于生命科学、公共卫生、金融和经济、环境和大气科学等领域。传统的参数统计方法是有风险的,因为它们依赖于特定的参数模型,而错误的模型会导致严重错误的推断结果。因此,研究对模型不太依赖的非参数和半参数统计方法有着非常重要的理论意义和...
本文应用半参数Copula方法研究了资本市场开放、股权分置改革前后我国A股与亚洲及欧美主要股市之间的相关结构.并利用非参数Chi图捕捉尾部相依结构的特性来选择合适的Copula估计模型。实证结果表明:2005年之前。A股与其他国际股市之间没有明显的相依结构;2006年我国股市基本完成股权分置改革之后,A股与其他市场之间的联动性增强...
本项目探讨Tobit模型的半参数和非参数估计方法，并将之应用于中国农村老年人的劳动供给研究，项目取得预期成果。具体总结如下： 第一，文献中对受限因变量模型估计方法的研究大多基于受限因变量的条件数学期望，而且估计量仅使用了关于依赖变量分布的有限条件矩性质。这种估计量的小样本表现易受扰动项厚尾分布的影响，...