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[期刊] 统计与决策
[作者]
公徐路 李幸福
文章对响应变量缺失时纵向数据下部分线性模型的兴趣参数估计问题借助经验似然方法,基于二次推断函数提出了回归系数和基准函数的广义经验似然比函数,得到了相应的极大经验似然估计。证明了所提出的经验对数似然比渐进于χ~2分布,由此构造了相应的置信域和逐点置信区间。
[期刊] 统计与决策
[作者]
袁进义 杨宜平
文章考虑纵向数据下工具变量线性回归模型,基于工具变量和二次推断函数方法,提出了回归参数的经验对数似然比统计量。在一些正则条件下,证明了所提出的经验对数似然比统计量渐近于标准卡方分布,由此构造兴趣参数的置信域。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨维珍 赵培信
文章结合基函数逼近以及惩罚最小二乘技术,对响应变量随机缺失下的部分线性模型,给出了一个变量选择方法.并结合局部二次逼近,得到了一个迭代算法.数据模拟表明该变量选择方法是可行的。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王明辉 尹居良
本文主要研究纵向数据部分线性模型的参数和未知回归函数的估计问题。具体来说,首先利用分位数回归方法,得到参数向量的分位数估计。在此基础上,运用概率权函数方法,给出未知回归函数的非参数估计。在一定的正则条件下,论文进一步证明了参数估计量的渐近正态性,也得到了回归函数估计的收敛速度。最后通过模拟研究与实际数据分析验证了方法的有效性和可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李晓妍
部分线性EV模型是经典的部分线性模型的推广,在此模型中,假定误差是线性过程。文章把经验似然方法推广到带线性误差的部分线性EV模型,提出了调整的经验对数似然比,并建立了非参数的Wilks定理。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李晓妍
部分线性EV模型是经典的部分线性模型的推广,在此模型中,假定误差是线性过程。文章把经验似然方法推广到带线性误差的部分线性EV模型,提出了调整的经验对数似然比,并建立了非参数的Wilks定理。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李劭珉 任燕燕 陆军
本文针对纵向数据模型,利用指数平方损失函数构建了一种稳健的估计方法,并通过广义估计方程将数据间的相关性考虑到估计中,提高了估计的效率,推导出稳健的经验似然比函数,由此得到参数估计以及进行统计推断。通过蒙特卡洛模拟发现,无论假定的工作相关矩阵是否准确,本文构建的估计都具有较强的稳健性,且用本文方法进行统计推断能够得到更加稳健的结果。
关键词：
纵向数据 稳健估计 经验似然
[期刊] 统计与决策
[作者]
田萍 马国锋
本文首先讨论了纵向数据部分线性模型:yij=x'ijβ+g(tij)+eij的可行广义最小二乘估计方法及其估计的渐近性质,然后通过统计模拟研究表明我们的估计方法在有限样本情形也有良好的效果。由该方法获得的估计量具有显示解,计算简便,便于实际应用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭望 杨孝光 周鹏飞 李运明
超高维纵向数据的特征筛选是超高维特征筛选的难点之一，其难点是在保证边际筛选快速的前提下估计工作相关系数矩阵。文章在部分线性模型的假定下，考虑到纵向数据组间独立、组内相关的特点，采用样本协方差去估计未知的工作协方差矩阵，提出了剖面有协方差阵的确定独立筛选（PMSIS）方法，并在一定正则条件下，证明了该方法具有确定筛选性质。通过蒙特卡洛数值模拟与肠道菌群实例数据验证了该方法的有限样本性质，结果表明,新提出的PMSIS方法能有效筛选弱相关的协变量。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李小亮 陈艳
本文讨论因变量缺失下部分线性变系数模型在误差项和解释变量都含有异常点时的稳健估计问题。首先用局部加权线性光滑方法得到非参数部分的稳健估计,然后再得到参数部分的估计,并证明参数和非参数估计量的渐近正态性。最后模拟研究有限样本下估计量的表现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李乃医 李永明 韦盛学
利用光滑经验似然方法,讨论了缺失数据下非线性分位数回归模型的回归系数的经验似然置信区域。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
鲁小凡 孙志华 王晴晴
在很多研究领域,数据经常出现右删失的情况。响应变量出现右删失时的统计估计问题吸引了很多关注。然而协变量出现右删失的情况并未受到应有的关注。本文对协变量出现删失时的部分线性模型的估计问题进行研究。我们采用逆概率加权方法对协变量的删失进行处理,构建了回归系数和非参数函数的估计,证明了估计的渐近性质。数值模拟和实例分析结果表明所提方法表现很好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
白永昕 钱曼玲 田茂再
在超高维数据中,一方面，协变量的维数可能远远大于样本量,甚至随着样本量以指数级的速度增长；另一方面，超高维数据通常是异质的，协变量对条件分布中心的影响可能与他们对尾部的影响大不相同，甚至会出现重尾以及异常点的复杂情况。文章在协变量维度发散且为超高维的情况下研究了部分线性可加分位数回归模型的变量选择和稳健估计问题。首先，为了实现模型的稀疏性和非参数光滑性，引入了一种非凸Atan双惩罚，并采用分位迭代坐标下降算法来解决所提方法的优化问题。在选择适当正则化参数的情况下，证明了所提双惩罚估计量的理论性质。其次，通过模拟研究对所提方法的性能进行验证。模拟结果表明，所提方法比其他惩罚方法具有更好的表现，尤其是在数据存在重尾的情况下。最后，通过基于癌症筛查病人血液样本数据的实证来验证所提方法的实用性。
[期刊] 统计研究
[作者]
赵明涛 许晓丽
纵向数据是随着时间变化对个体进行重复观测而得到的一种相关性数据,广泛出现在诸多科学研究领域。在对个体进行观测时,测量误差不可避免,忽略测量误差往往会导致有偏估计。本文利用二次推断函数方法研究关于纵向数据的参数部分和非参数部分协变量均含有测量误差的部分线性变系数测量误差(errors-in-variables, EV)模型的估计问题。利用B样条逼近模型中的未知系数函数,构造关于回归参数和B样条系数的偏差修正的二次推断函数以处理个体内相关性和测量误差,得到回归参数和变系数的偏差修正的二次推断函数估计,然后证明了估计方法和结果的渐近性质。数值模拟和实例数据分析结果显示本文提出的方法具有一定的实用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李凯 张丽君
利用经验似然方法,对二阶部分线性自回归时间序列模型的未知参数和非参数函数进行估计,在一定的条件下证明了参数估计的渐近正态性和未知非参数函数的相合性。
关键词：
经验似然 渐近正态性 部分线性 自回归
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