简介:如何在对参数进行估计的同时自动选择重要解释变量,一直是面板数据分位回归模型中讨论的热点问题之一。通过构造一种含多重随机效应的贝叶斯分层分位回归模型,在假定固定效应系数先验服从一种新的条件Laplace分布的基础上,给出了模型参数估计的Gibbs抽样算法。考虑到不同重要程度的解释变量权重系数压缩程度应该不同,所构造的先验信息具有自适应性的特点,能够准确地对模型中重要解释变量进行自动选取,且设计的切片Gibbs抽样算法能够快速有效地解决模型中各个参数的后验均值估计问题。模拟结果显示,新方法在参数估计精确度和变量选择准确度上均优于现有文献的常用方法。通过对中国各地区多个宏观经济指标的面板数据进行建模分析,演示了新方法估计参数与挑选变量的能力。
简介:古代医学家早就注意“排毒。”早在汉代,著名养生家就提出了“欲得长生,肠中常清”的养生观。我一直比较讲究营养,但是胆石症、肥胖症、感冒接连发生。近30年来,比较注意清除体内毒物,深感保持“内”环境的卫生比进补更为重要。咳嗽排毒法──空气中有害物随呼吸侵入肺部,可损害支气管与肺泡等组织,还可潜入血液,导致血液中毒而危害全身器官。我每天清晨到室外选择空气新鲜之地,做深呼吸30次。此法可咳出痰液,使肺部清洁,防止毒从肺入。冲洗排毒法──为了达到清洁肠道的目的,我一是养成每日清晨排便一次的习惯;二是每月选定一天不吃早餐、午餐,空腹分次喝入2000-3000毫升凉开水
简介:所谓奇异点,粗略的说,就是游离在众多的点群之外,明显的偏离了回归直线的一个点或者是几个点。在经济计量学的学习中,我们会经常遇到奇异点的问题。这个时候在采用最小二乘估计法拟合直线时,要特别注意处理奇异点的方法。因为,对于最小二乘法而言,每一个离差的损失是该离差的平方,要使总离差平方和最小,必然会给奇点以相对较高的权重,过多地强调了拟合直线和这些奇异点的关系,在图形上表现为拟和的直线明显地偏向了奇异点。据此做出的决策,可能会和实际情况有相当大的差距,正是由于这样的原因,所以我们面对奇异点的时,如何正确地应对就显得至关重要。在实际工作中,情况层出不穷,变化繁杂,笔者以为,要想正确地处理奇异点,首先要分析其产生的原因,然后再根据具体情况深入地进行分析,灵活应对。