[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2020
Citations5019
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 19
تعداد شماره ها: 38
تعداد مشاهده ی مقالات: 3805798
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 1073452

مقالات دریافت شده: 874
مقالات پذیرفته شده: 367
مقالات رد شده: 493
مقالات منتشر شده: 364

نرخ پذیرش: 41.99
نرخ رد: 56.41

میانگین دریافت تا پذیرش: 398 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.6 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 510.2 روز
____
..
:: ::
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
توسعه یک مدل بیزی برای رگرسیون متناهی آمیخته توزیع چوله-لاپلاس
بهرام طارمی ، ناهید سنجری فارسی پور* ، حسن خسروی
چکیده:   (42 مشاهده)
در اغلب مسائل کاربردی، مشاهدات دارای ساختاری چوله، کشیده، دم سنگین و چند مدی یا آمیخته هستند. لذا مدل‌های مبتنی‌بر توزیع نرمال نمی‌توانند در چنین شرایطی استنباط‌های صحیحی را ارائه دهند و باعث اریبی برآوردگرها یا بزرگی واریانس آنها می‌شوند. توزیع لاپلاس و تعمیم‌های آن به‌دلیل داشتن کشیدگی، سنگینی دم‌ها و چولگی می‌توانند جایگزین‌های مناسبی در چنین شرایطی باشند. از طرفی در مدل‌های مبتنی‌بر توزیع‌های آمیخته همیشه این احتمال وجود دارد که از یک یا چند مولفه نمونه‌های کمتری در دسترس باشد. لذا با توجه به مزیت رهیافت بیزی در مواجهه با نمونه‌های کم حجم، در این پژوهش یک مدل بیزی برای برازش رگرسیون آمیخته متناهی چوله-لاپلاس توسعه داده شده است و توسط یک مطالعه شبیه‌سازی و مثال کاربردی نتایج برازش مدل توسعه داده شده با رگرسیون آمیخته متناهی لاپلاس در دو  رهیافت بسامدی و بیزی مقایسه شده است. نتایج نشان می‌دهد که رهیافت بیزی مدل توسعه داده شده از کارایی بسیار موثری نسبت به سایر مدل‌های مشابه در هر دو رهیافت است. 
واژه‌های کلیدی: گرسیون آمیخته، الگوریتم متروپولیس-هاستینگز، توزیع لاپلاس، توزیع چوله-لاپلاس
متن کامل [PDF 6568 kb]   (46 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشی بنیادی | موضوع مقاله: استنباط آماری
دریافت: 1403/4/1 | پذیرش: 1404/2/10
فهرست منابع
1. امیری دوباری، پ.، نادری، م، جمالیزاده، ا. (1397)، توزیع چوله-لاپلاس موزون دو پارامتری، مجله علوم آماری، 12(2)، 351-364.
2. Aitkin, M. and Wilson, G. T. (1980), Mixture Models, Outliers and EM Algorithm, Technometrics, 22, 325-331. [DOI:10.1080/00401706.1980.10486163]
3. Akaike, H. (1973), Information theory and an extension of the maximum likelihood principle.
4. Amiri Domari P, Naderi M, Jamalizadeh A. The Two-parameter Weighted Skew Laplace Distribution. Journal of Statistical Sciences, 12(2), 351-364 [DOI:10.29252/jss.12.2.351]
5. Arslan, O. (2009), An Alternative Multivariate Skew Laplace Distribution: Properties and Estimation, Statistical Papers, 49(1), 1-23.
6. Bai, Z.D., Krishnaiah, P.R. and Zhao, L.C. (2005), On Rates of Convergence of Efficient Detection Criteria in Signal Processing with White Noise, IEEE Trans Inform Theor, 35, 380-388. [DOI:10.1109/18.32132]
7. Bohning, D., Dietz, E., Schaub, R., Schlattmann, P. and Lindsay, B. (1994), The Distribution of the Likelihood Ratio for Mixtures of Densities from the One Parameter Exponential Family, Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 46, 373-388. [DOI:10.1007/BF01720593]
8. Cancho, V. G., Dey, K. D., Lachos, V. H. and Andrade, M. (2010), Bayesian Nonlinear Regression Models with Scale Mixtures of Skew Normal Distributions: Estimation and Case Influence Diagnostics, Computational Statistics and Data Analysis, 55, 588-602. [DOI:10.1016/j.csda.2010.05.032]
9. Dogru, F.Z. and Arslan, O. (2017), Robust Mixture Regression based on the Skew t Distribution, [DOI:10.15446/rce.v40n1.53580]
10. Revista Colombiana de Estadística, 40(1), 45-64.
11. Dempster, A. P., Laird, N. M. and Rubin, D. B. (1977), Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm, Journal of Royal Statistical Society, 39, 1-38. [DOI:10.1111/j.2517-6161.1977.tb01600.x]
12. DeSarbo, W. S. and Corn, W. L. (1988), A Maximum Likelihood Methodology for Clusterwise linear regression, Journal of Classification, 5, 249-282. [DOI:10.1007/BF01897167]
13. Diebolt, J. and Robert, C.P. (1990), Bayesian Estimation of Finite Mixture Distributions: Part II, Sampling Implementation, Technical Report III. Paris: Laboratoire de Statistique Thorique et Applique, Universit Paris VI.
14. Gelman, A., Jakulin, A., Grazia Pittau, M. and Su, Y. (2008), A Weakly Informative Default Prior Distribution for Logistic and other Regression Models, The Annals of Applied Statistics, 4, 1360-1383. [DOI:10.1214/08-AOAS191]
15. Hawkins, D. S., Allen, D. M. and Stomber, A. J. (2001), Determining the Number of Components in Mixtures of Linear Models, Computational Statistics & Data Analysis, 38, 15-48. [DOI:10.1016/S0167-9473(01)00017-2]
16. Holla, M.S. and Bhattacharya, S.K. (1986), On a Compound Gaussian Distribution, Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 20, 331-336. [DOI:10.1007/BF02911647]
17. Jones, P. N. and McLachlan, G. J. (1992), Fitting Finite Mixture Models in a Regression Context, [DOI:10.1111/j.1467-842X.1992.tb01356.x]
18. Austrian Journal of Statistics, 34, 233-240.
19. Julia, O. and Vives-Rego, J. (2005), Skew-Laplace Distribution in Gramnegative Bacterial Axenic Cultures: New Insights into Intrinsic Cellular Heterogeneity, Microbiology, 151, 749-755. [DOI:10.1099/mic.0.27460-0] [PMID]
20. Kotz, S., Kozubowski, T.J. and Podgorski, K. (2001), The Laplace Distribution and Generalizations, Birkhauser, Boston. [DOI:10.1007/978-1-4612-0173-1]
21. Lachos, V., Ghosh, P. and Arellano-Valle, R. (2010), Likelihood Based Inference for Skew Normal/Independent Linear Mixed Model, Statistica Sinica, 20, 303-322.
22. Laplace, P.S. (1774), Memoire sur la probability des causes par les evenements, Memoires de mathematic et de physique, 6, 621-656.
23. Lavine, M. and West, M. (1992), A Bayesian Method of Classification and Discrimination, Canadian Journal of Statistics, 20, 451-461. [DOI:10.2307/3315614]
24. Lindsay, B. G. (1995), Mixture Models: Theory Geometry and Applications, Hayward, California: Institute of Mathematical Statistics. [DOI:10.1214/cbms/1462106013]
25. Maclachlan, G. and Peel, D. (2000), Finite Mixture Models, Wiley, New York. [DOI:10.1002/0471721182]
26. Marin, J. M., Mengersen, K. and Robert, C. (2005), Bayesian Modelling and Inference on Mixtures of Distributions, Handbook of Statistics, 25, Springer-Verlag, New York. [DOI:10.1016/S0169-7161(05)25016-2]
27. Pearson, K. (1894), Contributions to the Theory of Mathematical Evolution, Philosiphical Transitions of the Royal Society of London, 185, 71-110. [DOI:10.1098/rsta.1894.0003]
28. Purdom, E. and Holmes, S.P. (2005), Error Distribution for Gene Expression data, [DOI:10.2202/1544-6115.1070] [PMID]
29. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology, 4(1), 1-35.
30. Quandt, R.E. (1972), A New Approach to Estimating Switching Regressions, Journal of the American Statistical Association, 67, 306-310. [DOI:10.1080/01621459.1972.10482378]
31. Quandt, R. E. and Ramsey, J. B. (1978), Estimating Mixtures of Normal Distributions and Switching Regressions, Journal of the American Statistical Association, 73, 730-738. [DOI:10.1080/01621459.1978.10480085]
32. Richardson, S. and Green, P.G. (1997), On Bayesian analysis of mixtures with an unknown number of components (with discussion), Journal of the Royal Statistical Society, 59, 731-792. [DOI:10.1111/1467-9868.00095]
33. Roeder, K. and Wasserman, L. (1997), Practical Bayesian Density Estimation using mixture of Normal, [DOI:10.2307/2965553]
34. Journal of the American Statistical Association, 92, 894-902. [DOI:10.1001/jama.1929.02700370050018]
35. Song, W., Yao, W. and Xing, Y. (2014), Robust Mixture Regression Model Fitting by Laplace Distribution, [DOI:10.1016/j.csda.2013.06.022]
36. Computational Statistics and Data Analysis, 71, 128-137.
37. Tarami, B., Sanjari Farsipour, N. and Khosravi, H. (2024), Bayesian Mixture Regression Approach based on Laplace Distribution, Journal of Mathematical Research.
38. Turner, T. R. (2000), Estimating the Propagation Rate of a Viral Infection of Potato Plants Via Mixtures of Regressions, Journal of Applied Statistics, 49(3), 371-384. [DOI:10.1111/1467-9876.00198]
39. Wolfe, J. H. (1965), A Computer Program for the Computation of Maximum Likelihood Analysis of Types, Research Memo. SRM 65-12. San Diego: U.S. Naval Personal Research Activity. [DOI:10.21236/AD0620026]
40. Yao, W., Wei, Y. and Yu, C. (2014), Robust Mixture Regression using the distribution, Computational Statistics and Data Analysis, 71, 116-127. [DOI:10.1016/j.csda.2013.07.019]
41. Yu, K. and Zhang, J. (2005), A Three-Parameter Asymmetric Laplace Distribution and its Extension, Communications in Statistics-Theory and Methods, 34, 1867- 1879. [DOI:10.1080/03610920500199018]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA


XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.08 seconds with 45 queries by YEKTAWEB 4722