部分线性回归模型变窗宽一步局部M-估计

讨论了部分线性回归模型的变窗宽一步局部M-估计.用一步局部M-估计给出未知函数的估计,用平均方法给出参数估计.进一步通过两个引理证明一步M-估计的渐近正态性.所提出的方法继承了局部多项式的优点并且克服了最小二乘法缺乏稳健性的缺点.     

纵向数据半参数回归模型的估计方法

本文考虑纵向数据半参数回归模型,通过考虑纵向数据的协方差结构,基于Profile最小二乘法和局部线性拟合的方法建立了模型中参数分量、回归函数和误差方差的估计量,来提高估计的有效性,在适当条件下给出了这些估计量的相合性.并通过模拟研究将该方法与最小二乘局部线性拟合估计方法进行了比较,表明了Profile最小二乘局部线性拟合方法在有限样本情况下具有良好的性质.     

基于众数回归的变系数部分非线性模型的稳健估计

针对变系数部分非线性模型,提出了一种稳健的基于众数回归的两阶段估计方法.首先,基于B-样条函数近似系数函数,利用QR正交分解技术构造了非线性模型,得到了参数的非线性最小二乘估计.其次,提出了变系数函数的众数回归估计量.在一定条件下,证明了估计量的渐近性质.通过数值模拟和实际数据分析,说明了所提估计方法的有效性.     

变窗宽和一步局部M-估计 *

研究稳健的变窗宽局部线性回归 .所提出的方法继承了局部多项式回归的优点并且克服了最小二乘方法缺乏稳健性的缺点 .变窗宽的使用提高了所得到的局部M- 估计的可塑性并使得它们能成功地处理空间非齐性曲线、异方差性及非均匀设计密度 .在合适的正规条件下 ,所提出的估计是存在的且是渐近正态的 .基于稳健的估计方程 ,引进了一步局部M- 估计以减少计算负担 .只要初始估计足够好 ,一步局部估计将具有与整个迭代的M- 估计相同的渐近分布 .换句话说 ,一步局部M- 估计显著地减少整个迭代M- 估计的计算负担而不降低其执行效果 .模拟也说明了这个事实.     

非参数异方差回归模型的局部多项式估计——基于农村居民消费与收入的实证分析

本文主要研究非参数异方差回归模型的局部多项式估计问题.首先利用局部线性逼近的技巧,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,利用局部对数多项式拟合,得到了方差函数的局部多项式估计,保证了估计量的非负性,并证明了估计量的渐近性质.最后,通过对农村居民消费与收入的实证研究,说明了非参数异方差回归模型的局部多项式方法比普通最小二乘估计法的拟合效果更好,并且预测的精度更高.     

变系数模型变窗宽局部M-估计的相合性

用变窗宽局部M-估计对变系数模型的系数函数进行估计,得到了估计的相合性和渐近正态性.所采用的方法继承了局部多项式回归的优点并且克服了最小二乘方法缺乏稳健性的缺点.变窗宽的使用提高了局部M-估计的可塑性,并使得它们能成功地处理空间非齐性曲线、异方差性及非均匀设计密度.     

纵向数据下半参数回归模型的统计分析

对于纵向数据下半参数回归模型,基于广义估计方程和一般权函数方法构造了模型中参数分量和非参数分量的估计.在适当的条件下证明了参数估计量具有渐近正态性,并得到了非参数回归函数估计量的最优收敛速度.通过模拟研究说明了所提出的估计量在有限样本下的精确性.     

部分线性变系数模型改进的加权混合Profile-Liu估计

研究半参数部分线性变系数模型的有偏估计,当回归模型参数部分自变量存在多重共线性时,在随机线性约束条件下,融合Profile最小二乘估计、加权混合估计和Liu估计构造回归模型参数分量改进的加权混合Profile-Liu估计,并在一定正则条件下证明估计量的渐近性质,最后利用蒙特卡洛数值模拟验证所提出估计量的有限样本表现性.     

部分线性自回归模型中回归函数的半参数估计（英文）

本文主要研究具有一阶自回归误差的三阶部分线性自回归模型中回归函数的半参数估计问题.假定回归函数来自某个参数分布族,利用条件最小二乘法得到参数估计量,再结合非参数核函数进行调整,给出回归函数的半参数估计量.并在一定条件下,证明了估计量具有相合性.最后,通过模拟研究验证了此方法的有效性.     

纵向数据半参数回归模型的最小二乘局部线性估计

本文考虑纵向数据半参数回归模型:Yij=XiTjβ+g(Tij)+iεj,基于最小二乘法和局部线性拟合的方法建立了模型中参数分量β,回归函数g(.)和误差方差σ2的估计,在适当条件下给出了估计量的相合性,通过模拟研究说明了该方法在有限样本情况下具有良好的性质。     

缺失数据下部分非线性变系数EV模型的统计推断

该文研究了响应变量缺失下半参数部分非线性变系数EV模型的统计推断问题,利用逆概率加权局部纠偏profile最小二乘法构造了模型中非参数分量和参数分量的估计,证明了估计量的渐近正态性.通过数值模拟和实际数据分析,验证了所提出的估计方法是有效的.     

部分线性模型的随机约束岭估计

研究了部分线性回归模型附加有随机约束条件时的估计问题.基于Profile最小二乘方法和混合估计方法提出了参数分量随机约束下的Profile混合估计,并研究了其性质.为了克服共线性问题,构造了参数分量的Profile混合岭估计,并给出了估计量的偏和方差.     

半相依部分线性可加回归模型的统计推断

受实际问题研究的启发, 为减少模型偏差, 提出了一类半相依部分线性可加的半参数回归模型. 这类半相依模型中, 响应变量与 一部分解释变量之间的关系是线性的, 与另一部分解释变量之间的关系未知但具有可加结构, 各方程的误差之间是相关的. 将级 数逼近法、最小二乘法和同期相关的估计结合起来, 提出了用于估计模型参数分量的加权半参数最小二乘估计量(WSLSEs), 和用于估 计模型非参数分量的加权级数逼近估计量(WSEs). 证明了这些加权的估计量比相应的不加权的估计量渐近有效, 并导出了相应的渐近正态性. 另外, 还讨论了利用这些估计量的渐近性质来对模型的参数及非参数分量作统计推断. 用大量的模拟实验考察 了所提出的方法在有限样本情况下的表现, 并对美国的一个关于妇女工资问题的全国纵向调查(NLS)数据集进行了统计分析.     

随机删失数据非线性回归模型的最小一乘估计

研究了随机删失数据非线性回归模型的最小一乘(LAD)估计问题, 证明了LAD估计量的渐近性质, 包括相合性、依概率有界性和渐近正态性等. 模拟结果显示对删失数据回归问题, LAD估计仍比最小二乘估计(LSE)稳健.     

半参数方差误差模型的估计

本文综合近邻权函数法及最小二乘法，用两阶段最小二乘估计的方法得到了半参数EV模型中参数的估计量及其强相合性，渐近正态性。同时也得到了非参数函数的估计量及其强相合性，一致强相合性。     

部分线性混合效应模型的有效估计（英文）

本文我们给出部分线性混合效应模型的有效估计方法.首先,我们使用广义最小二乘估计和B样条方法去估计未知量,然后利用惩罚最小二乘方法得到随机效应项的估计.接着我们还考虑了方差分量的估计.和现有的方法相比,我们的方法表现更好.此外,我们还给出了估计量的渐近性质.最后,模拟研究被用来评价我们的估计方法的表现.     

删失数据下的变系数回归模型

研究了删失数据下的变系数回归模型．通过数据变换,利用局部多项式方法,给出了系数函数的局部加权最小二乘估计．证明了该估计的渐近偏差和渐近方差,同时获得了该估计的渐近正态性．     

固定设计下非参数回归模型估计的渐近性质

考虑固定设计下具有非参数AR(1)的非参数回归模型,综合最小二乘和非参数核估计法,定义了非参数函数的估计量,在适当的条件下,研究了它们的渐近性质.     

误差分布未知下时空模型的自适应非参数估计

极大似然估计作为参数估计中较为有效的一种估计方法,在误差分布未知下无法进行, 另一方面, 时空数据经常含有奇异点或来自重尾分布,此时基于最小二乘的估计方法效果欠佳.考虑时空异质性和相关性,针对误差分布未知的时空模型,本文提出基于核密度估计的自适应非参数估计方法.在较弱的条件下证明了该估计量和已知误差分布下的局部极大似然估计量是渐近等效,比基于最小二乘的局部多项式估计量有效. 模拟和实证都验证了该方法对于有限样本的有效性, 尤其奇异点的存在,该方法在边界的拟合效果显著优于基于最小二乘的方法.     

一个有效估计:半参数非时齐扩散模型的局部线性复合分位回归估计

主要研究半参数非时齐扩散模型的参数估计问题.基于非时齐扩散模型的离散观测样本,首先得到漂移参数的局部线性复合分位回归估计,并证明估计量的渐近偏差、渐近方差和渐近正态性.其次,讨论了带宽的选择和局部线性复合分位回归估计关于局部线性最小二乘估计的渐近相对效,所得到的局部估计较局部线性最小二乘估计更为有效.最后,通过模拟说明了局部线性复合分位回归估计比局部线性最小二乘估计的模拟效果更好.