两样本分位数差异的半经验似然比检验

设x1，…，xn；y1，…，ym为独立随机样本，x1，…，xn同分布，x1～F（x），F未知，y1，…；ym同分布，y1～Gθ（y），Gθ（y）的形式已知，θ为未知参数．本文结合非参数似然思想和参数似然方法讨论F和Gθ的分位数差异的检验问题，在一定的条件下得到了半经验似然比统计量的渐近分布．     

截断情况下生存函数的函数的经验似然

Owen首次在完全样本下提出了经验似然的方法,WangQihua将该方法应用到带有截断情况的生存函数的函数估计问题．本文给出了更为一般的调整似然比统计量,证明了在适当的情况下该统计量仍渐近服从χ^2分布,同时模拟的结果也表明该统计量具有良好的性质。     

经验欧氏似然的大样本性质

本文讨论了强平稳 m相依样本半参数模型的经验欧氏分布函数的相合性及经验欧氏似然比统计量的渐近 χ2分布性 .     

半参数模型的经验欧氏似然估计的大样本性质

本文证明了半参数模型的经验欧氏似然估计的强相合性和渐近正态性,还证明了经验欧氏似然比统计量的渐近x~2分布性,最后给出了几个例子。     

高维线性模型中的经验似然

研究高维线性模型中的经验似然推断．当协变量的维数随样本量增加时,常规的经验似然推断失效．在适当的正则条件下,对修正的经验似然比统计量给出了渐近分布理论．     

一类半参数GARCH-M模型的统计检验

半参数GARCH-M模型能够对资本市场的相对风险厌恶进行度量,本文利用经验似然方法对风险厌恶是否受到外生变量的影响进行检验。论文首先讨论了模型的参数估计及其渐近性质,其次利用估计方程构造检验统计量并证明其渐近服从卡方分布,最后进行了数值模拟。结果表明估计精度较高,检验统计量对备择假设比较敏感。     

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.     

基于经验似然方法的向量复合泊松过程研究（英文）

在本文中,在随机过程的一阶矩和二阶矩都存在的条件下,当随机过程时间趋于无穷大时,我们将证明关于向量复合泊松过程期望的对数似然比统计量依分布收敛到F分布.最后,通过数值模拟实验表明我们的方法是可行的.     

分数填补下两非参数总体一般差异的经验似然置信区间

在一定的条件下证明了缺失数据情形基于分数填补方法得到的两非参数总体一般差异指标的经验似然比统计量的渐近分布为加权χ21,由此可构造差异指标的经验似然置信区间.     

$\beta$-ARCH模型的经验似然推断

研究β-ARCH模型的经验似然估计及相应似然比统计量的渐近性质,证得了相合性和极限分布．     

β-ARCH模型的经验似然推断

研究β-ARCH模型的经验似然估计及相应似然比统计量的渐近性质,证得了相合性和极限分布.     

相协样本下概率密度函数的调整经验似然推断

本文研究相协样本下概率密度函数的调整经验似然推断,证明对数调整经验似然比统计量服从χ²分布,由此构造了相协样本下概率密度函数的调整经验似然置信区间.在有限样本情况下通过数值模拟,对比分析得到AEL的表现略优于EL和NA的表现.     

缺失数据下线性EV模型中参数的经验似然置信域

考虑了在响应变量随机缺失情形下的线性EV模型.通过利用回归借补方法,构造了未知参数的两种经验对数似然比统计量,即估计的经验对数似然比统计量和调整的经验对数似然比统计量.证明了所构造的经验似然比统计量渐近于χ2分布,所得结果可以用来构造未知参数的置信域.     

带有缺失数据的非线性误差模型中参数的置信域

考虑协变量有测量误差且响应变量随机缺失的非线性模型.在条件分布形式已知的情况下,通过借补方法构造了参数的经验似然,提出了基于模拟的经验似然,证明了所构造的统计量都具有渐近x~2分布,所得结果可构造未知参数的置信域.     

具有随机右删失随机变量分位数的经验似然推断

本文研究了具有随机右删失随机变量分位数的置信域的构造.利用经验似然和截尾值估算相结合的方法,给出了分位数的对数经验似然比统计量,在较少的条件下证明了该统计量的极限分布为自由度为1的x~2分布.使得完全数据下的分位数的经验似然推断方法应用到非完全数据中.     

NA样本下基于递推型核估计的概率密度函数的经验似然推断(英文)

在NA样本下, 本文研究了基于递推型估计的概率密度函数的置信区间的构造, 证明了分块经验似然比统计量的极限分布为χ~2分布, 并利用此结果构造了概率密度函数的经验似然置信区间.     

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.     

缺失数据下非线性EV模型参数的经验似然置信域

考虑解释变量带有测量误差且响应变量随机缺失情形下的非线性EV模型.通过利用核实数据, 构造了未知参数的两种经验对数似然比统计量. 证明了所构造统计量的分布渐近于χ²分布, 所得结果可以用来构造未知参数的渐近置信域.     

Logistic回归模型的经验似然诊断

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.