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[期刊] 统计与决策
[作者]
贺天宇 王金山 谢英超
文章研究了一类整值时间序列模型在样本数据完全随机缺失情况下参数的估计问题。运用五种方法对模型参数进行估计,通过数值模拟,在不同缺失率情况下对五种参数估计方法进行比较,并绘制"箱"形图,结果表明Bridge插补下参数估计结果最优,核插补和k-最近邻插补下参数估计次之。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王淑影 刘舒也 张亚男 程云飞
在生存分析研究中,多数文章假定感兴趣的失效时间和删失时间是独立的,但这一假设在实际情况中未必合理。如果忽略失效时间与删失时间的相依性,可能会导致错误的结论。所以本文考虑在带有信息的K型区间删失数据下,采用基于两步估计的极大似然估计方法对误差项服从标准正态分布的加速失效时间模型(accelerated failure time model,AFT)进行参数估计。同时还进行了数值模拟以验证提出方法的有效性。最后,应用所提出的方法分析艾滋病的临床试验数据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
熊炳忠 李卫国
二重AR(1)模型是普通AR(1)模型的非线性化,也可看作是RCAR(1)模型的进一步推广。由于二重AR(1)模型比较复杂,传统参数估计方法难以估计其参数,本文提出采用MCMC方法来估计其参数。
[期刊] 统计与决策
[作者]
侯兰宝
文章在定时区间删失样本下,利用极大似然估计法和EM算法得到了未知参数的迭代公式,推导出极大似然估计的近似方差和渐近分布。在给定的置信水平下构造出近似置信区间。根据参数的极大似然估计值模拟出全样本,进而计算出参数的贝叶斯估计,并给出了确定超参数的方法。最后利用Monte Carlo方法模拟出参数估计的均方误差,根据数值例子得到了参数的点估计和区间估计,结果显示区间长度随样本量的增加而减小。
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡隽 曹显兵
指数分布在生存分析中有着极其重要的应用。文章基于EM算法研究左截断右删失数据下指数分布的参数估计,通过建立似然函数推导出参数迭代表达式,并进行随机模拟试验和实证分析。结果表明EM算法迭代4次后即可收敛,收敛速度很快且估计值较稳定。
关键词：
左截断右删失 指数分布 EM算法 R软件
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈琴
文章考虑两类逐步删失场合的Pareto分布的参数估计问题,在Ⅰ型逐步删失场合,形状参数的极大似然估计没有显式表达式,故采用图解法求出其极大似然估计;在Ⅱ型逐步删失场合,我们能得到两个参数的极大似然估计量。
[期刊] 统计与决策
[作者]
章敏 李再兴
文章分析了AR(1)模型中模型参数(序列方差、模型回归系数、序列的自协方差函数、自相关系数以及误差方差)估计(矩估计和最小二乘估计)的无偏性。对于非独立随机向量二次型的商的估计(如自相关系数估计等),给出了其偏差表达式并提供了相应的数值解法。通过数据模拟分析考察了这些参数估计的偏度情况。
[期刊] 统计与决策
[作者]
于力超
在抽样调查活动中,如何对含缺失的数据集进行总体参数估计是一个热点话题。目前已有方法主要针对因变量数据缺失的情形,对协变量缺失的情况研究较少。文章在协变量数据缺失机制为MAR或NMAR的情形下,介绍了几种协变量缺失情形下参数估计的方法,包括多重插补法、Bayes法、EM极大似然估计法,尝试将EM算法、Gibbs抽样法、数据扩充算法等统计计算方法引入协变量缺失情形下的参数估计问题。并通过数值模拟,对几种方法进行比较。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
葛欣怡 吴耀华
本文首先简要介绍一类样本选择模型并且对其研究方法进行回顾,然后基于样本选择模型,提出本文所研究的模型:带删失结构的第二类Tobit模型,提出一种新的两步估计法来对模型的参数进行估计。并且对提出的方法进行数据模拟,数据模拟结果表明估计的效果良好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
董晓芳 张良勇 徐兴忠
针对生存分析中经常出现的随机删失模型,文章提出排序集抽样下生存函数的乘积限估计量,证明了新估计量的渐近正态性,确定了其渐近方差,并与简单随机抽样下相应估计量进行了估计效率的比较,结果表明排序集抽样效率高于简单随机抽样。最后,我们对肾癌患者的临床数据进行了实际应用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
武大勇 万建平
文章考虑了一类有AR(1)随机误差的面板数据模型,利用二阶段最大似然估计法给出了模型中参数的最大似然估计,并证明了该估计的强相合性。为了避免模型的错误识别,利用拉格朗日乘子检验法检验了随机误差是否具有一阶自回归AR(1)形式。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李贤锦 胡锡健 杨玉琴
为了解决AR(1)-MA(0)双重模型的参数估计问题,文章引入一种新的方法即基于MCMC和贝叶斯估计方法,对该模型的参数进行了估计,系统地推导出了模型中各参数的估计值;通过数值模拟,说明用该方法估计此类模型的参数是可行的,且与传统方法相比更易于实现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
韦盛学 李乃医
生存分析和可靠性分析中,一般得到的往往是小样本、不完全的数据,在此情形下,基于极大似然方法的参数估计结果可能是不稳定的。而Bootstrap方法是处理小样本数据的一个可行、有效方法,文章给出了小样本、随机右删失数据下Weibull分布参数的Bootstrap区间估计方法 。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何晓申 田茂再
在金融风险评估、事故预测、保险索赔等领域的研究中,极值理论已发展成为一种重要的统计学方法。Gumbel分布是一种常用的极值分布函数,并逐渐成为了对于随机变量极端变异性建模的重要工具。文章将二项分布与Gumbel分布函数复合,提出了一种新的复合极值分布函数即二项-Gumbel分布。重点介绍了极值理论以及二项分布与Gumbel分布复合函数,运用极大似然估计(MLE)对二项-Gumbel复合分布的各种参数进行估计,并通过计算机模拟得KS检验统计量的临界值。
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