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[期刊] 统计与决策  [作者] 彭毳鑫  胡敏  赵志文  
文章讨论条件矩约束下自回归模型参数的估计问题。利用经验似然方法,给出了条件矩约束下自回归模型参数的估计,证明了估计量的极限分布为正态分布。在此基础上,通过随机模拟研究说明所给出的方法具有可行性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 陈惠汝  
基于广义估计方程,引入经验似然方法,从参数估计、数据删除和局部影响等方面,量化对p阶自回归模型进行统计诊断。然后,通过实证检验,对这种统计诊断方法进行有效性分析。
[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。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 罗国旺  吴密霞  
本文主要研究了部分线性可加空间自回归模型在参数线性约束下的模型推断问题。结合sieve两阶段最小二乘法和拉格朗日乘子法,提出了模型参数和未知函数的约束估计,并在一定的正则条件下证明了估计的渐近性质。进一步,本文构造了检验参数约束条件的检验统计量,并证明在约束条件为真时,该检验统计量渐近服从卡方分布。最后,通过模拟展现本文所提出的估计和检验的性质。
[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] 任献花  伊晟  
文章提出了含一阶自回归时间不变效应的单因素误差模型,并推导了这一模型参数估计的可行性与计算方法。文章得出在考虑时间效应的自回归关系的前提下,当T>K时可以计算出参数的可行广义最小二乘估计量。
[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] 统计与决策  [作者] 陈凤   刘嘉慧  
半参数空间自回归变系数模型因同时考虑了因变量的空间自相关性和回归关系的空间异质性而具有广阔的应用前景。文章针对此模型,基于轮廓拟极大似然估计,提出了常值系数和局部系数的显著性检验方法,以辨识模型中的零值系数,从而更深入地理解回归关系的变化特征;同时,也给出了局部检验可能涉及的多重检验的解决方法。模拟实验验证了所提检验方法的有效性,而基于美国波士顿房屋价格数据的实证分析验证了检验方法的应用效果。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘彭  张超  柳平增  
作为一种非参数统计方法,经验似然比在统计推断中有广泛的应用。在半参数变系数部分线性模型中,对于参数部分和非参数部分的经验似然都有了研究,文章针对协变量有测量误差的变系数部分线性模型,提出了非参数部分的经验似然,并用对数似然法构造了非参数部分的置信区间,证明了估计的经验似然比服从渐近卡方分布。另外,考虑了参数变量的单个分量的部分剖面经验似然比,类似地得到同样的结论。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张东云  
文章主要研究非参数异方差回归模型的局部极大似然估计问题。首先,利用局部逼近的方法,得到了回归均值函数的局部极大似然估计。然后,考虑到回归方差函数的非负性,利用局部对数线性拟合的方法,得到了方差函数的局部估计,保证了估计量的非负性。最后,通过对城镇居民消费与收入的实证研究,说明了非参数回归模型的局部似然估计法比普通最小二乘估计法的拟合效果更好。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 胡盛锠  黄涛  
对称正定矩阵作为非欧随机对象数据中的一种典型数据,具有对称性和正定性的特定约束,且处于黎曼流形当中,使得所有基于欧式度量空间而建立的传统统计模型、方法和理论都不再适用。为此,本文将结合黎曼流形的几何结构,引入对称正定矩阵的黎曼均值、方差、协方差的定义,并针对对称正定矩阵时间序列构建自回归模型,同时给出所提模型的渐近理论和预测方法,最后通过模拟研究和实际数据分析来展示所提模型和方法的有效性和实用性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王秀丽  张淑霞  
文章考虑协变量缺失下非线性分位数回归中参数部分的经验似然统计推断,提出了加权修正的估计方程,并给出了当缺失机制已知和未知时极大经验似然估计的渐近分布,得到了著名的Horvitz-Thompson现象。
[期刊] 统计与决策  [作者] 吕升日  何帮强  
文章研究了鞅差误差序列下非线性半参数测量误差回归模型,利用逆卷积的方法得到了非参数的无偏估计,构造了未知参数的经验对数似然比统计量,在测量误差分布为普通光滑分布时,证明了经验对数似然比统计量服从渐近卡方分布,所得结果可以用来构造出未知参数估计量的置信域。
[期刊] 统计与决策  [作者] 彭小智  马凌  
与普通最小二乘法相比,线性模型参数的极大似然估计,在一般的条件下也具有很好的性质;而实际中,在进行统计推断之前,我们往往对参数的信息有一定把握。文章将利用参数的先验信息即先验分布,构造了线性模型参数的后验极大似然估计,并在两种先验分布的情形,给出了具体的结果。
[期刊] 统计研究  [作者] 邓明  
本文对扰动项存在跨时期的异方差、但不存在序列相关的时变系数空间自回归模型提出了极大似然的估计方法,并证明了该估计量的一致性,同时,证明了该估计量渐进服从正态分布,由此说明该估计量具有优良的大样本性质。同时,我们还对本文所提出估计量的小样本性质进行了数值模拟。本文研究表明,估计量虽然在N较小时偏差较大,但是随着N的不断增加,估计量偏差减小,体现了比较优良的渐进性质。同时,估计量的偏差会随着时期数的增加而变大,这说明本文所提出的估计方法适用于个体数较多、时期数较少的短面板数据。
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