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[期刊] 统计与决策
[作者]
侯文 姜爱宇
文章在线性模型误差项为鞅差序列情形下,应用经验似然方法得到了关于回归系数β的对数经验似然比统计量渐近服从χp2分布,从而得到了关于β的置信域。
关键词：
经验似然 置信域 线性模型 鞅差序列
[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]
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] 统计与决策
[作者]
金佑来 王星惠
文章基于相依序列,研究了线性模型,在若干条件的假设下,建立了以NA序列为误差的线性模型未知参数的最小绝对偏差估计的渐近性质,如最小绝对偏差估计的强相合性。此结果是在较弱的条件下将文献[1]中独立误差情形下未知参数估计的相关结果推广到了NA误差下相应的结果。
[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。
关键词：
测量误差 非参数 经验似然 渐近卡方分布
[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]
杨旸
线性模型是数理统计学中发展较早、适用性较强的一个分支。对该模型下参数估计问题的研究是一个非常吸引人的活跃领域,并且该领域的理论与应用研究成果十分丰富。最小二乘估计是参数估计中最重要的一种。文章借助一阶自回归模型,利用鞅差理论对线性回归模型最小二乘估计的强、弱相合性进行讨论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王子豪 吴刘仓 詹金龙
文章考虑了联合均值与方差模型的经验似然推断问题,基于截面经验似然的方法,将联合均值与方差模型作为截面经验似然比函数的约束条件,并构造了均值模型和方差模型未知参数的置信区间.最后通过数据模拟和实例分析讨论了该方法的可行性。
关键词：
联合均值与方差模型 经验似然 置信区间
[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]
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] 中国科学技术大学学报
[作者]
邓新 田春雨 葛梅梅 叶静 丁洋 吴燚
本文主要研究φ-混合随机误差下的简单线性EV模型.借助于φ-混合序列的中心极限定理和Marcinkiewicz型强大数定律,在较弱的假设条件下,建立了未知参数最小二乘估计的渐近正态性.另外,利用φ-混合随机变量加权和的强收敛性,得到了该最小二乘估计的强相合性.最后,给出了相关理论结果的数值模拟.
[期刊] 统计与决策
[作者]
关静 陈永沛
文章介绍了线性回归变量误差模型参数估计的两种方法——工具变量法和校正似然法,然后通过数值模拟的方式对这两种方法的估计结果进行比较,说明这两种方法在不同假定下估计的优劣,最后通过实例计算来进行验证,并得到一些有用的结论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
关静 陈永沛
文章介绍了线性回归变量误差模型参数估计的两种方法——工具变量法和校正似然法,然后通过数值模拟的方式对这两种方法的估计结果进行比较,说明这两种方法在不同假定下估计的优劣,最后通过实例计算来进行验证,并得到一些有用的结论。
[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
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