变系数联立模型的局部线性广义矩变窗宽估计

在随机设计条件下,提出了一类变系数联立模型,运用局部线性广义矩变窗宽估计,对模型的变系数进行了估计,研究了估计量的大样本性质.利用概率论中大数定律和中心极限定理,证明了估计量的大样本性质,局部线性广义矩变窗宽估计具有相合性和渐进正态性.     

半参数广义线性模型的惩罚似然估计

一、引言我们知道,通常的广义线性模型其联接函数为 g(μ)=η,并且预测η有一已知参数形式,即η=xβ.然而,如果预测依赖于协变量的形式知道的并不很清楚,那么这时采用参数的线性化结构并非总是适当的.当缺乏确切的信息时,有时用非参数方法更可取.但是,当确信某些关系具有一定的参数形式时,完全的非参数方法其效率可能相当低.于是,可以考虑更一般的模型——半参数广义线性模型,它是由 Green 和 Yandell 等一些作者提出来的.这个类包括了通常的广义线性模型及非参数广义线性模型,因而处理问题也就更灵活了.     

广义岭估计优于最小二乘估计的两个充分条件

分别给出了线性回归模型未知参数β的广义岭估计在MSE准则和PC准则下优于LS估计的充分条件.     

变系数广义线性模型及其估计

本文以经典广义线性模型为基础,通过假定其中的回归变量的系数是某一度量空间中点的任意函数,提出了一类有广泛应用背景的变系数广义线性模型,增加了模型的灵活性和适应性,同时也适用于空间数据的统计分析。基于局部加权最大似然估计方法,文章讨论了变系数广义线性模型的拟合与统计推断,以及与之相关的局部权系统和其中光滑参数的确定。     

推广的生长曲线模型中未知参数矩阵的广义最小二乘估计的可容许性

本文在设计矩阵与结构矩阵分别正交的条件下,研究了推广的生长曲线模型未知参数矩阵的广义最小二乘估计.运用矩阵理论证明了此广义最小二乘估计在某个线性估计类中的可容许性.并对潘建新(1989)的结果的推广.     

相依误差广义线性模型的M估计的Bahadur表示

考虑如下广义线性模型y_i=h(x~T_i,β)+e_i=1,2,…,n,其中e_i=G(…,ε_(i-1),ε_i),h是一个连续可导函数,ε_i是独立同分布的随机变量,并且它的期望为0,方差σ~2有限.本文给出了参数β的M估计,并且得到了该估计的Bahadur表示,该结论推广了线性模型的相关结论.应用M估计的Bahadur表示,得到了相依误差的线性回归模型,poisson模型,logistic模型和独立误差的广义线性模型等模型的渐近性质.     

半参数可加模型的广义Liu估计

作为部分线性模型和可加模型的推广,半参数可加模型在统计建模中应用广泛.考虑这类半参数模型在线性部分自变量存在共线性时的估计问题.基于Profile最小二乘方法,提出了参数分量的广义Profile-Liu估计,并给出了该估计量的偏和方差以及均方误差.最后利用数值模拟验证了所提方法的有效性.     

对部分线性模型用惩罚最小二乘估计时最优光滑化的注记

部分线性模型也就是响应变量关于一个或者多个协变量是线性的, 但对于其他的协变量是非线性的关系\bd 对于部分线性模型中的参数和非参数部分的估计方法, 惩罚最小二乘估计是重要的估计方法之一\bd 对于这种估计方法, 广义交叉验证法提供了一种确定光滑参数的方法\bd 但是, 在部分线性模型中, 用广义交叉验证法确定光滑参数的最优性还没有被证明\bd 本文证明了利用惩罚最小二乘估计对于部分线性模型估计时, 用广义交叉验证法选择光滑参数的最优性\bd 通过模拟验证了本文中所提出的用广义交叉验证法选择光滑参数具有很好的效果, 同时, 本文在模拟部分比较了广义交叉验证和最小二乘交叉验证的优劣.     

聚集数据线性模型参数的改进广义岭估计的相对效率

对于聚集数据的线性模型,给出了参数的改进广义岭估计,并提出了改进广义岭估计的两种相对效率,得到了这两种相对效率的上界.     

基于压缩主成分估计的预测优良性的一个充要条件

本文在均方误差矩阵判别准则和风险函数的差别准则下,对广义线性模型的最优预测与经典预测的优良性进行比较分析,获得了比较基于压缩主成分估计的两类预测优良性的充要条件,并运用统计模拟对该充要条件进行了实证分析.     

Estimation of the measure of the image of the ball

Under study is the class of ring Q-homeomorphisms with respect to the p-module. We establish a criterion for a function to belong to the class and solve a problem that stems from M. A. Lavrentiev [1] on the estimation of the measure of the image of the ball under these mappings. We also address the asymptotic behavior of these mappings at a point.     

On the distributions of the ratios of the extreme roots to the trace of the Wishart matrix

In this paper, the authors cosider the derivation of the exact distributions of the ratios of the extreme roots to the trace of the Wishart matrix. Also, exact percentage points of these distributions are given and their applications are discussed.     

On the rational approximation of the sum of the reciprocals of the Fermat numbers

Let $\mathcal{G}(z):=\sum_{n\geqslant0} z^{2^{n}}(1-z^{2^{n}})^{-1}$ denote the generating function of the ruler function, and $\mathcal {F}(z):=\sum_{n\geqslant} z^{2^{n}}(1+z^{2^{n}})^{-1}$ ; note that the special value $\mathcal{F}(1/2)$ is the sum of the reciprocals of the Fermat numbers $F_{n}:=2^{2^{n}}+1$ . The functions $\mathcal{F}(z)$ and $\mathcal{G}(z)$ as well as their special values have been studied by Mahler, Golomb, Schwarz, and Duverney; it is known that the numbers $\mathcal {F}(\alpha)$ and $\mathcal{G}(\alpha)$ are transcendental for all algebraic numbers α which satisfy 0<α<1. For a sequence u, denote the Hankel matrix $H_{n}^{p}(\mathbf {u}):=(u({p+i+j-2}))_{1\leqslant i,j\leqslant n}$ . Let α be a real number. The irrationality exponent μ(α) is defined as the supremum of the set of real numbers μ such that the inequality |α?p/q|<q ^?μ has infinitely many solutions (p,q)∈?×?. In this paper, we first prove that the determinants of $H_{n}^{1}(\mathbf {g})$ and $H_{n}^{1}(\mathbf{f})$ are nonzero for every n?1. We then use this result to prove that for b?2 the irrationality exponents $\mu(\mathcal{F}(1/b))$ and $\mu(\mathcal{G}(1/b))$ are equal to 2; in particular, the irrationality exponent of the sum of the reciprocals of the Fermat numbers is 2.     

On the approximation of positive operators and the behaviour of the spectra of the approximants

LetT be a positive linear operator on the Banach latticeE and let (S _n ) be a sequence of bounded linear operators onE which converge strongly toT. Our main results are concerned with the question under which additional assumptions onS _n andT the peripheral spectra (S _n ) ofS _n converge to the peripheral spectrum (T) ofT. We are able to treat even the more general case of discretely convergent sequences of operators.     

Refinement of the asymptotics of the power of the quantile test

One investigates the asymptotic properties of the quantile test, similar to the properties of the Pearson's chi-square test of fit.Translated from Zapiski Nauchnykh Seminarov Leningradskogo Otdeleniya Matematicheskogo Instituta im. V. A. Steklova AN SSSR, Vol. 153, pp. 5–15, 1986.The author is grateful to D. M. Chibisov for useful remarks.