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本文研究了部分线性回归模型中误差的序列相关性的检验问题,得到了一种全新的经验似然诊断方法,导出了经验似然的非参数的Will's定理,数值模拟表明检验方法有很好的检验功效. 相似文献
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经验(欧氏)似然方法是近年来非常流行的一种非参数统计方法.针对经验(欧氏)似然的凸包限制和计算复杂问题,本文借助Emerson和Owen (2009)所提出的平衡增加思想对经验欧氏似然进行修正,得到了平衡增加的经验欧氏似然.随后论文从理论和模拟两个方面进行了研究.理论上给出了该方法与经验欧氏似然检验函数之间的联系,即在固定的样本量n下随着添加点位置的连续变化,检验方法可以从简单的均值增加经验欧氏似然变化到经验欧氏似然检验;模拟结果显示,适当选取调整因子,平衡增加的经验欧氏似然相对于(调整)经验欧氏似然而言,在大多数情况下,其分布更接近于对应的极限分布. 相似文献
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《数学的实践与认识》2013,(9)
经验似然方法已经被广泛用于许多模型的统计推断.基于经验似然对Logistic回归模型进行统计诊断.首先给出模型的估计方程,进而得到模型参数的极大经验似然估计;其次,基于经验似然研究了三种不同的影响曲率;最后通过实例分析,说明了统计诊断方法的有效性. 相似文献
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本文主要研究极大似然估计量的极限行为,所考察的模型是独立但不一定同分布的随机变量序列,基于似然方程的特殊性和随机变量序列的独立性,利用经典概率论方法,在某些条件下,证明极大似然估计量满足重对数律,并给出两个不规则实例. 相似文献
8.
本文中,我们针对误差为m-相依序列的固定设计的部分线性模型,运用经验似然方法和分组经验似然方法,构造了回归参数的对数经验似然比检验统计量,并且证明了分组经验似然比检验统计量在参数取真值时是渐近地服从卡方分布的.模拟计算表明分组经验似然方法的有效性. 相似文献
9.
《数学的实践与认识》2015,(19)
结合基函数逼近技术和分块经验似然方法,对纵向数据下的部分线性模型提出了一个简单有效的检验方法.在一定条件下,证明了所构造的检验统计量渐近服从标准卡方分布,进而得到了一定置信水平的拒绝域.数据模拟表明该检验方法可以有效地消除纵向数据的组内相关性对检验功效的影响. 相似文献
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Pareto分布环境因子的估计及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
给出了Pareto分布环境因子的定义,讨论了在定数截尾样本下Pareto分布环境因子的极大似然估计和修正极大似然估计,并尝试把环境因子用于可靠性评估中.最后运用Monte Carlo方法对极大似然估计,修正极大似然估计和可靠性指标的均方误差(MSE),进行了模拟比较,结果表明修正极大似然估计优于极大似然估计且考虑环境因子的可靠性评估结果较好. 相似文献