邹至庄经济研究院博士生论文研讨会第50期
论文题目：混合回归模型的成份选择和变量选择
报告人：齐雪菲
导师：许杏柏教授
摘要：
在生物学、医学、经济学等领域存在大量异质性数据，但数据中的异质性难以被观测到，混合模型是刻画这类数据最有效的工具之一。混合回归模型是混合模型在回归分析中的应用，可以更好地捕捉到数据中的潜在结构和异质性，从而提供更准确的回归分析结果。混合模型各成份通常假设高斯分布，但是高斯分布不能很好拟合偏态数据和不同尾部特征的数据。为了扩大高斯分布之外的分布范围，我们探索了其他分布，例如指数幂分布、偏正态分布等。 为了同时进行模型估计、成份选择和变量选择，本文提出了一种双惩罚似然估计方法，并研究了四种双惩罚似然函数及其性质。同时，对估计量的一致性、成份选择和变量选择的理论性质进行了研究。本文提出了一种改进的期望最大化算法来实现双惩罚似然方法。数值模拟和实际数据分析的结果表明，我们提出的方法和算法具有有效性和应用性。
地点：D235
腾讯会议：498-229-748
时间：5月6日，周一中午，12：30-14：00
语言：中文
