[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
Citations4817
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 19
تعداد شماره ها: 37
تعداد مشاهده ی مقالات: 3427937
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 913503

مقالات دریافت شده: 863
مقالات پذیرفته شده: 360
مقالات رد شده: 491
مقالات منتشر شده: 357

نرخ پذیرش: 41.71
نرخ رد: 56.89

میانگین دریافت تا پذیرش: 402 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.7 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 511 روز
____
..
:: ::
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
انتخاب متغیر در کوچک نواحی تحت مدل‌های AR-GARCH با الگوریتم تقویت گرادیان
ام البنین بشیری گودرزی ، عبدالرضا سیاره* ، صدیقه زمانی مهریان
چکیده:   (112 مشاهده)
 الگوریتم تقویت، الگوریتمی ترکیبی برای کاهش عدم توازن و واریانس  از خانوادۀ الگوریتم‌های یادگیری ماشین در حوزۀ یادگیری با نظارت  است. ‌ این الگوریتم، روشی برای تبدیل سیستم‌های یادگیری ضعیف به سیستم قوی بر اساس ترکیب نتایج مختلف است.  پس از انتخاب متغیر‌ها و ساخت مدل اولیه، با تنظیم نرخ یادگیری و سایر پارامتر‌های الگوریتم تقویت، مدل‌های ضعیف به مدل قوی‌تری برای برازش به داده‌ها تبدیل می‌شود.
در این مقاله مدل‌های آمیخته با اثرات تصادفی  برای کوچک نواحی در نظر گرفته شده که در آن خطاها از مدل $AR-GARCH$ پیروی می‌کنند.  به‌منظور  انتخاب متغیر در این مدل‌ها برای کوچک نواحی، الگوریتم تقویت پیشنهاد شده است. با داده‌های شبیه‌سازی شده و داده‌های مالیاتی، عملکرد الگوریتم تقویت  در انتخاب متغیر با  روش‌های کلاسیک انتخاب متغیر مورد مطالعه قرار گرفته است. نتایج  نشان می‌دهند الگوریتم تقویت عملکرد بهتری در انتخاب متغیر  برای کوچک نواحی دارد.
واژه‌های کلیدی: الگوریتم تقویت، انتخاب متغیر، برآورد کوچک ناحیه‌ای، مدل‌های AR-GARCH
متن کامل [PDF 450 kb]   (61 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشی بنیادی | موضوع مقاله: استنباط آماری
دریافت: 1403/1/31 | پذیرش: 1404/6/10
فهرست منابع
1. ﺯﺍﺭﻋﯽ، ﺵ. (۱۴۰۰)، ﺑﺮﺁﻭﺭﺩ ﮐﻮﭼﮏ ﻧﺎﺣﯿﻪﺍﯼ ﺑﯿﺰ ﺗﺠﺮﺑﯽ ﺍﺳﺘﻮﺍﺭ ﺑﺎ ﺗﻮﺯﯾﻊ ‑αﭘﺎﯾﺪﺍﺭ ﻣﺘﻘﺎﺭﻥ ﺑﺮﺍﯼ ﻣﻮﻟﻔﻪﻫﺎﯼ ﺧﻄﺎ، ﻣﺠﻠﻪ ﻋﻠﻮﻡ ﺁﻣﺎﺭﯼ، 15(2)، .۴۸۰−۴۶۳
2. Audrino, F. and Buhlmann, P. (2016), Volatility Estimation with Functional Gradient Descent for very High-dimensional Financial Time Series, The Journal of Computational Finance, 6(3), 65-89. [DOI:10.21314/JCF.2003.107]
3. Buhlmann, P. and Hothorn, T. (2007), Boosting Algorithms: Regularization, Pre- diction and Model Fitting, Statistical Science , 22(4), 477-505. [DOI:10.1214/07-STS242]
4. Chen, L.P. (2024), Accelerated Failure Time Models with Error-prone Response and Nonlinear Covariates, Statistics and Computing, 34,183. [DOI:10.1007/s11222-024-10491-9]
5. Chen, T. and Guestrin, C. (2016), XGBoost: A Scalable Tree Boosting System, KDD '16: Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August, 785-794. [DOI:10.1145/2939672.2939785]
6. Chen, L. P. and Qiu, B. ﻭ(2023) Analysis of Length-biased and Partly Interval-censored Survival Data with Mismeasured Covariates, Biometrics, 79, 3929- 3940. [DOI:10.1111/biom.13898] [PMID]
7. Fay, R. E. and Herriot, R. A. (1979), Estimation of Income from Small Places: An Application of James-Stein Procedures to Census Data, Journal of the American Statistical Association, 74, 269-277. [DOI:10.1080/01621459.1979.10482505]
8. Frees, E.W. (2004), Longitudinal and Panel Data Analysis and Applications in the Social Sciences, Cambridge University Press, New York. [DOI:10.1017/CBO9780511790928] [PMID]
9. Freund, Y. and Schapire, R. (1997), A Decision Theoretic Generalization of Online Learning and an Application to Boosting, Journal of Computer and System Sciences, 55(1), 119-139. [DOI:10.1006/jcss.1997.1504]
10. Friedman, J. H. (2001), Greedy Function Approximation: a Gradient Boosting Machine, The Annals of Statistics, 29, 1189-1232. [DOI:10.1214/aos/1013203451]
11. Ghosh, M., Nangia, N. and Kim, D.H. (1996), Estimation of Median Income of Four-person Families: a Bayesian Time Series Approach, Journal of the American Statistical Association, 91, 1423-1431. [DOI:10.1080/01621459.1996.10476710]
12. Jiang, J., Nguyen, T. and Lahiri, P. (2018), A Unified Monte-Carlo Jackknife for Small Area Estimation after Model Selection, Annals of Mathematical Sciences and Applications, 3, 405-438. [DOI:10.4310/AMSA.2018.v3.n2.a2]
13. Levy, P.S. and French, D.K. (1977), Synthetic Estimation of State Health Characteristics Based on the Health Interview Survey, Vital and Health Statistics, 2 (75), 78-1349.
14. Pfeffermann, D. and Bernard, C. (1991), Some New Estimators for Small Area Means with Application to the Assessment of Farmland Values, Journal of Business & Economics Statistics, 9, 73-84. [DOI:10.1080/07350015.1991.10509828]
15. Rabe-Heskheth, S. and Skrondal, A. (2008), Multilevel and Longitudinal Modeling Using Stata, 2nd, StataCorp LP.
16. Rao, J.N.K. and Yu, M. (1992), Small Area Estimation by Combining Time Series and Cross-Sectional Data, In Proceedings of the Section on Survey Research Method, American Statistical Association, 1-9.
17. Rao, J. N. K. and Yu, M. (1994), Small Area Estimation by Combining Time Series and Cross-Sectional Data, Canadian Journal of Statistics, 22, 511-528. [DOI:10.2307/3315407]
18. Robinzonov, N., Tutz, G. and Hothorn, T. (2012), Boosting Techniques for Nonlinear Time Series Models, AStA Advances in Statistical Analysis, 96(1), 99-122. [DOI:10.1007/s10182-011-0163-4]
19. Schapire, R. (1990), The Strength of Weak Learnability, Mach. Learn, 5, 197-227. [DOI:10.1007/BF00116037]
20. Singh, A.C., Mantel, H.J. and Thomas, B.W. (1994), Time Series EBLUPs for Small Areas using Survey Data, Survey Methodology, 20, 33-43.
21. Sigrist, F. (2021), Gradient and Newton boosting for classification and regression, Expert Systems with Applications, 167, 114080, ISSN 0957-4174, https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.114080 [DOI:10.1016/j.eswa.2020.114080.]
22. Sugasawa, S., Kawakubo, Y. and Datta, G. S. (2019), Observed Best Selective Pre- diction in Small Area Estimation, Journal of Multivariate Analysis, 173, 383- 392. [DOI:10.1016/j.jmva.2019.04.002]
23. Sugasawa, S. and Kubokawa, T. (2020), Small Area Estimation with Mixed models: A Review, Japanese Journal of Statistics and Data Science, 3, 693-720. https://doi.org/10.1007/s42081-020-00076-x [DOI:10.1007/s42081-020-00076-x.]
24. Vaida, F. and Blanchard, S. (2005), Conditional Akaike Information for Mixed-Effects Models, Biometrika, 92, 351-370. [DOI:10.1093/biomet/92.2.351]
25. Wang, W. (2013), Identifiability of Linear Mixed Effects Models, Electronic Journal of Statistics, 7, 244-263. [DOI:10.1214/13-EJS770]
26. You, Y. and Rao, J.N.K. (2000), Hierarchical Bayes Estimation of Small Area Means using Multi-level Models, Survey Methodology, 26, 173-181.
27. Zarei S. (2022), Robust Empirical Bayes Small Area Estimation with Symmetric α-Stable Distribution for Error Components, Journal of Statistical Sciences, 15 (2), 463-480. [DOI:10.52547/jss.15.2.463]
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 0.06 seconds with 45 queries by YEKTAWEB 4710