核实数据下非线性EV模型中经验似然降维推断

本文研究了响应变量有误差的非线性模型.应用半参数降维技术构造未知参数的被估计经验似然及调整的经验似然,证明了所提出的被估计的经验对数似然与其调整的经验对数似然分别渐近于独立卡方变量加权和的分布与标准卡方分布,所得结果可用来构造未知参数的置信域.     

多元线性模型t型回归参数估计的相合性和渐近正态性

考虑多元线性回归模型中回归系数的稳健估计问题, 将组内数据球化后, 视误差向量分布为各分量独立且具有相同刻度和自由度的t分布, 通过极大似然(M)方法获得t型回归参数估计. 本文讨论了这种t型回归参数估计的渐近性质, 在一些正则条件下, 获得了它的相合性, 并得到它的渐近正态性.     

强混合样本下随机设计情形线性模型的经验似然推断

本文研究强混合样本下随机设计情形线性模型的经验似然推断,将分块技术应用到经验似然方法中,证明了线性模型的参数β的对数经验似然比统计量的渐近分布为卡方分布,由此构造了强混合样本下β的经验似然置信区间.在有限样本情况下给出数值模拟结果.     

强混合样本下部分线性模型的经验似然推断（英文）

本文研究强混合样本下部分线性模型的经验似然推断,将分块技术应用到经验似然方法中,证明部分线性模型的参数β的对数经验似然比统计量的渐近分布为卡方分布,由此构造强混合样本下β的经验似然置信区间.在有限样本情况下给出数值模拟结果.     

二阶扩散模型的经验似然推断

本文利用经验似然方法得到了二阶扩散模型的漂移系数和扩散系数的经验似然估计量, 并研究这些估计量的相合性和渐近正态性. 进一步在经验似然方法的基础上给出了漂移系数和扩散系数的非对称的置信区间, 并且在一定的条件下证明了调整的对数似然比是渐近卡方分布的.     

随机右删失数据下半参数线性变换模型的经验似然推断北大核心CSCD

本文研究了响应变量随机右删失情形下半参数线性变换模型的经验似然推断问题.构造了参数的经验似然比检验统计量,证明了经验似然比检验统计量的渐近分布为加权卡方分布.在此基础上,对经验似然比检验统计量进行了调整,证明了调整的经验似然比检验统计量的渐近分布为标准的卡方分布.基于经验似然和调整的经验似然方法,分别给出了回归参数的一定置信水平的置信域.最后对本文的方法和传统的正态逼近方法进行了模拟比较,模拟结果显示,从置信域的大小和经验覆盖概率两个角度看,本文的方法均比正态逼近方法优越.     

随机右删失数据下半参数线性变换模型的经验似然推断

本文研究了响应变量随机右删失情形下半参数线性变换模型的经验似然推断问题.构造了参数的经验似然比检验统计量,证明了经验似然比检验统计量的渐近分布为加权卡方分布.在此基础上,对经验似然比检验统计量进行了调整,证明了调整的经验似然比检验统计量的渐近分布为标准的卡方分布.基于经验似然和调整的经验似然方法,分别给出了回归参数的一定置信水平的置信域.最后对本文的方法和传统的正态逼近方法进行了模拟比较,模拟结果显示,从置信域的大小和经验覆盖概率两个角度看,本文的方法均比正态逼近方法优越.     

纵向数据下部分非线性模型的广义经验似然推断

本文研究了纵向数据下部分非线性模型中未知参数的置信域的构造.利用经验似然方法,构造了非线性函数中未知参数的广义对数经验似然比统计量,证明了其渐近于卡方分布.同时,得到了未知参数的最大经验似然估计,并证明了其渐近正态性.     

缺失数据下估计方程的经验似然推断

将逆概率加权法和推广的逆概率加权法用于缺失数据下估计方程经验似然推断中,得到两种参数估计的渐近性质.同时可以得到两种方法所对应的估计方程是无偏的,相应的经验似然统计量都渐近卡方分布,从而避免的调整经验似然.数值模拟也进一步显示了两种方法的优势.     

广义线性模型参数的自适应拟似然估计

对广义线性模型参数的一种拟似然估计的理论给予了彻底的处理. 在该估计中,响应变量的未知的协方差阵是通过样本去估计的.证明了所定义的估计量具有下述意义上的渐近有效性：当样本量n→∞时, 该估计有渐近正态性,且其极限分布的协方差阵重合于当响应变量的协方差阵完全已知时,拟似然估计的极限分布的协方差阵.