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作者(中文):梁鈺弘
論文名稱(中文):時空隨機效應模型的懲罰估計
論文名稱(外文):Penalized Maximum Likelihood Estimation for Spatial-Temporal Random Effect Model
指導教授(中文):徐南蓉
口試委員(中文):黃信誠
蔡恆修
學位類別:碩士
校院名稱:國立清華大學
系所名稱:統計學研究所
學號:100024520
出版年(民國):102
畢業學年度:101
語文別:中文
論文頁數:39
中文關鍵詞:MLE方法EM演算法adaptive lasso時空隨機效應模型模型選取
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在時空隨機效應模型下,Cressie and Katzfuss (2011) 對最大概似估計的解提出有效率的數值解法。本論文進一步探討此模式的選模問題,藉由參數設限的技巧,達到簡化模型的目的。此處我們考慮三類不同的參數設限條件:第一類是對迴歸係數的設限,藉此可以達到選取重要解釋變數的目的;第二類考慮對變異數參數的設限,藉由此方式可達到選取隨機效應的目的;第三類考慮模型中與時空訊息相關的參數設限,其主要目的是為了選取時空上的相關結構。並在不同的模式設定下,我們會以電腦模擬進行討論。從模擬結果中發現設限最大概似估計都有不錯的表現,且所選取的隨機效應時空模式能提供有效的時空預測。
第一章緒論 1
第二章時空隨機效應模式 4
第三章參數估計和模式選取方法 8
第四章預測模型選取評量準則 19
第五章模擬研究 21
第六章結論 33
參考文獻 34
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