罗双华
- 作品数：42 被引量：72H指数：5
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- 函数型数据下广义分位数回归模型的PM_(2.5)分析
- 2023年
- 为了得到PM_(2.5)浓度更稳健、更精准的预测结果,将广州市PM_(2.5)浓度由离散数据化为函数型数据,引入温度、湿度、风级3个变量并结合广义分位数回归模型来研究2022-2023年广州市PM_(2.5)问题。利用季节项分解、函数型主成分分析等方法,得出广义分位数函数,以此对未来时刻PM_(2.5)浓度值进行预测,并利用函数型主成分分析描述PM_(2.5)浓度函数的动态特征。分析结果显示,温度、湿度对PM_(2.5)浓度有显著影响。将离散数据化为函数型数据后进行分析将极大提高数据的稳定性,并能更好地揭示PM_(2.5)的规律和特征;在分位点τ=0.8时的广义分位数函数能使最终预测值与真实值拟合最好,4个主成分函数即可概述复杂多变且高维的PM_(2.5)实时浓度。该研究达到了分析、解释、预测的目的,能为出行及PM_(2.5)防控等提供参考。
- 郑禹罗双华周锦涛
- 关键词：函数型数据温度风级
- 缺失数据下半参数回归模型的渐近性质被引量：5
- 2008年
- 在缺失响应变量的不完全数据下,对半参数回归模型进行研究.利用局部线性回归拟合方法建立缺失数据下半参数回归模型参数分量β和非参数分量g的局部线性估计βn,gn*(t),基于βn建立σ2的估计量2σn.在适当的条件下,证明βn,2σn的渐近正态性,得到gn*(t)的最优弱收敛速度.
- 罗双华田萍蒋红英
- 关键词：半参数回归模型渐近正态性缺失数据
- 响应数据缺失下一般线性复合分位数光滑经验似然估计被引量：1
- 2023年
- 由于分位数回归模型的损失函数不光滑,所得参数估计的效率不高,为提高参数估计的效率,首先提出复合分位数光滑经验对数似然比,包括完全数据复合分位数光滑经验对数似然比、加权复合分位数光滑经验对数似然比和插值复合分位数光滑经验对数似然比,并在一定条件下证明了它们都是服从渐近卡方分布的.其次,根据该似然比构造了回归参数的置信区间,并证明了复合分位数光滑经验似然估计量是渐近正态的.最后,通过数值模拟实验说明了所得估计的有效性.
- 黄婉娟罗双华张成毅
- 关键词：缺失数据渐近正态性
- 响应变量缺失下加权复合分位数回归估计
- 2019年
- 目的讨论响应变量随机缺失下复合线性分位数回归模型的估计和渐近性质。方法逆概率加权方法和复合分位数回归方法相结合。结果得到了响应变量缺失下的加权复合分位数估计,且在一定条件下证明了所得估计的渐近正态性。结论复合分位数综合考虑了多个分位点的信息,提高了所得估计的效率。
- 王松罗双华
- 关键词：缺失数据渐近正态性
- 缺失数据下局部线性回归估计的渐近性质被引量：5
- 2007年
- 在缺失响应变量的不完全数据下,对非参数回归模型进行研究,利用局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的估计,并证明了缺失数据下局部线性回归光滑具有渐近正态性和相合性.
- 罗双华玄海燕李敦刚
- 关键词：非参数回归渐近正态性相合性缺失数据
- 缺失数据下EV模型的渐近性质被引量：4
- 2007年
- 在缺失响应变量的不完全数据下,考虑半参数EV模型,利用二阶段估计的方法求出了EV模型中参数β和非参数g的估计量^βn,^gn.研究了它们的强相合性及渐近正态性.
- 罗双华玄海燕王亚芹
- 关键词：强相合性渐近正态性缺失数据
- 多元统计在研究专业课成绩影响因素中的应用被引量：7
- 2005年
- 文中探讨了在大学专业课的众多影响因素中,找出影响专业课的主要因素,提高专业课教学质量和学生专业课水平。利用主成分分析方法,对专业课成绩的众多影响因素进行了综合评价,通过计算分析,得到了影响专业课成绩的几个主要因素:学习努力程度和学习态度、基础课的好坏、教师的工作态度、师生关系等。
- 罗双华王芬玲
- 关键词：主成分分析专业课成绩基础课老师
- 基于张量投票的线性判别分析算法研究
- 2019年
- 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是一种经典的分类和降维方法。针对线性判别分析中的小样本问题,改进算法通过加入张量使得算法的性能明显提升。张量投票(Tensor Voting,TV)是应用张量来表征输入数据从而实现对显著特征的提取,在对图像数据的处理过程中具有很好的鲁棒性。因此,文章研究了基于张量投票的线性判别分析算法,实验结果表明算法稳定性较好,有效地处理了存在的小样本问题。
- 李姣张成毅罗双华
- 关键词：小样本问题特征提取张量投票
- 基于稀疏鲁棒M-投资选择模型的鲁棒Half算法被引量：2
- 2017年
- 为得到鲁棒、稀疏的投资组合,提出稀疏鲁棒M-投资选择模型,并且基于L1/2正则化理论和Half阈值算法,构建鲁棒Half阈值算法求解稀疏鲁棒M-投资选择问题.数值实验表明,该算法不仅比Lasso算法收敛速度更快,而且在期望值固定的情况下得到的风险更小、更平稳.
- 张亚飞张成毅罗双华
- 稀疏超越指数追踪的分位数回归模型及其算法
- 2020年
- 针对超越指数追踪基金管理问题,建立稀疏超越指数追踪的分位数回归模型及其求解算法——HSS-Half阈值算法.利用OR-Library的四个市场指数历史数据进行实证分析.实证分析表明该模型比最小二乘模型具有更高的稳定性和超额收益能力,同时也降低了投资风险.
- 范青竹张成毅罗双华
- 关键词：分位数回归模型
