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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
钱永春 丁洁丽
在许多大型队列研究中,采用节约成本并能提高效率的抽样设计至关重要。基于生存数据的病例队列设计正是这样一种有偏抽样机制。这种抽样设计最大的优点在于:昂贵的关键协变量的采集和测量仅对一个随机抽取的子队列以及子队列之外所有经历了感兴趣事件的病例个体进行。本文研究如何应用Cox模型拟合病例队列研究数据。探讨了两种基于伪似然思想的统计推断方法及其渐近理论。通过模拟研究和实际数据分析研究了病例队列设计相较于传统简单随机抽样设计的高效性,展示了其理论意义和应用价值。
关键词：
病例队列设计 Cox模型 伪似然方法
[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]
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]
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]
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]
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]
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]
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]
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。
关键词：
自回归模型 经验似然 正态分布 条件矩
[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]
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]
于力超
在纵向抽样调查活动中,常出现变量数据缺失的情况,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。目前已有方法主要适用于随机缺失机制下的缺失数据分析问题,常采用插补法生成完整数据集,基于此进行参数估计。本文在非随机数据缺失机制下,研究了几种基于模型的参数似然估计方法,包括模式混合模型法和选择模型法,对单调缺失模式下含缺失纵向调查数据给出了参数估计范例,进而引入随机效应参数,将两种方法加以推广。
[期刊] 统计研究
[作者]
秦磊 夏传信 施建军
针对具有多个来源的异质性数据,文献中通常提出复杂程度较高的模型用于描述每个数据子总体的特征,而本文着眼于刻画不同数据子总体的共性进而建立一个简单的模型。在参数估计方面,本文借鉴了普通线性模型的Maximin估计思想,提出了适用于广义线性模型的Maximin似然比估计方法及稀疏结构下的惩罚估计。该方法通过最大化所有子总体中似然比统计量的最小值,构建了一个简单而保守的模型,以减少数据来源较多而呈现的复杂性。本文所提方法适用于因变量服从正态分布、两点分布、泊松分布等指数族分布的情形,丰富了前人的研究成果,具有更好的实践意义。模拟分析显示,相比于经典的估计方法,Maximin似然比估计方法不仅能够有效地探寻子总体的共性,而且具有较高的样本外预测精度。本文的方法也适用于政府统计和经济统计中具有异质性的大型数据集。
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗云 潘海涛
文章介绍了贝叶斯模型平均法的基本原理,并对实际资料进行分析,指出了该方法的优越性;以Mayo Clinic的原发性肝硬化数据为例,采用Bayesian模型平均法选择模型,并比较了三种模型确定方法方法的预测效能。
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