I型区间删失情形下部分线性模型Sieve极大似然估计渐近性质

本文在响应变量的观测值为I型区间删失数据的情形下,讨论部分线性模型Sieve极大似然估计的渐近性质。在一定条件下证明了该估计具有强相合性;参数分量的估计具有渐近正态性,并且是渐近有效的;非参数分量估计达到了最优弱收敛速度。     

Ⅰ型区间删失情形下部分线性模型Sieve极大似然估计渐近性质

本文在响应变量的观测值为Ⅰ型区间删失数据的情形下,讨论部分线性模型Ｓｉｅｖｅ极大似然估计的渐近性质．在一定条件下证明了该估计具有强相合性;参数分量的估计具有渐近正态性,并且是渐近有效的;非参数分量估计达到了最优弱收敛速度．     

Lomax分布极大似然估计的两点研究

本文研究了Lomax分布参数极大似然估计的存在性和估计量的收敛性问题.利用严格的分析法和中心极限定理,获得了Lomax分布极大似然估计的存在性和估计量的渐近正态分布的结果,进一步推广到了有缺失数据的两个Lomax总体中,参数的极大似然估计有强相合性和渐近正态性.     

一类零膨胀广义线性模型极大似然估计的相合性与渐近正态性

讨论了响应变量为单参数指数族且在零点处膨胀的广义线性模型的大样本性质,对其参数进行了极大似然估计,给出了一些正则条件.基于所提出的正则条件,证明了模型参数极大似然估计的相合性与渐近正态性.     

奇异随机偏微分方程中参数MLE的渐近性质

对一类带有未知参数和小干扰项的奇异随机偏微分方程,基于连续样本轨道,给出了参数的极大似然估计,证明了当干扰项趋于0时,参数估计量的强相合性和渐近正态性.     

截断与删失数据的极大似然估计的中偏差

本文研究了截断与删失模型,运用Taylor渐近展开方法,得到模型的极大似然估计的中偏差,比渐近正态性结果更加精细.     

分组数据下参数极大似然估计渐近有效性

当数据为分组型时,本文证明了一般分布的参数的极大似然估计具有指数收敛速度,并具有Bahadur渐近有效性.     

非线性再生散度随机效应模型的渐近性质

对非线性再生散度随机效应模型, 该文给出了类似于Barndroff-Nielson, Cox (1989)和Severin, Wong (1992)的正则条件, 基于这些正则条件和Laplace近似, 证明了该模型参数极大似然估计的存在性、强相合性和渐近正态性.     

广义线性模型极大似然估计的强相合性与渐近正态性

本文研究了若干重要类型的离散响应变量广义线性模型,在sum from i=1 to n ZiZi'的最小特征根大于cnα(对某个c>0,α>0)等条件下证明了回归参数向量的极大似然估计的强相合性与渐近正态性,其中设计阵序列{||Zn||}可以为无界序列.     

极大似然估计的 Bahadur 渐近有效性

<正> 极大似然估计(MLE)的渐近有效性,一直是统计工作者所感兴趣的重要课题.资料中对估计的渐近有效性有多种定义:如最好渐近正态(B,A,N),Cramér 意义渐近有效等.后来 Bahadur 于1960年在文[2]中又提出了另一种渐近有效性概念.它与Cramér 渐近有效性一样,要求严格,研究碰到了一些困难.Bahadur 虽在[2]中给出了单参数为 Bahadur 意义渐近有效(简记为 B-渐近有效)的充分条件,但是不便使用.近年     

删失数据下半变系数模型估计的渐近正态性

半变系数回归模型是变系数回归模型的有效推广,已获得了广泛的应用. 本文在响应变量随机删失下对其进行讨论,给出常系数和函数系数的估计, 并证明了该估计的渐近正态性.     

半参数回归模型拟极大似然估计的渐近分布

用拟极大似然估计方法研究了误差为AR(1)时间序列的半参数回归模型,得到了参数及非参数的拟极大似然估计量,并研究了它们的渐近分布.     

删失数据半参数回归模型的样条估计量的渐近正态性

本文研究了删失数据半参数回归模型的渐近正态性问题.利用样条光顺和合成数据的方法,获得了参数β、非参数h(t)的样条估计量,以及参数估计量的渐近正态性,推广了完全数据情形的相应结果[4].     

竞争风险混合模型的参数估计与检验

本文在独立同分布I型区间删失情形下,研究了竞争风险混合模型中当参数真值是内点时,参数极大似然估计的性质,获得了其强相合性和渐近正态性.在较为宽松的条件下,给出了竞争风险混合模型参数序关系假设检验的检验方法,同时得到了似然比检验统计量及其在零假设下的渐近分布为加权x~2分布,并给出了—个例子并进行了功效比较.     

半参数非线性再生散度模型的渐近推断

对半参数非线性再生散度模型,先引入最佳偏差曲线.再求非参数部分的局部线性估计,然后得到参数的广义边侧极大似然估计.同时,基于正则条件,证明了所得估计的存在性,强相合性和渐近正态性,推广了已有文献的工作.     

左截断右删失数据下半参数模型风险率函数估计

文章给出了右删失左截断数据半参数模型下的风险率函数估计,讨论了风险率函数估计的渐近性质,获得了这些估计的渐近正态性,对数律和重对数律.由于假定删失机制服从半参数模型下,从而知道模型的更多信息,因此对于给出参数的极大似然估计,可以改进风险率函数估计的渐近性质.也就是说,删失数据模型具有半参数的辅助信息下, 风险率函数估计的渐近方差比通常的完全非参数的估计的渐近方差更小.这说明加入了额外的信息提高了风险率函数估计的效率.     

自然联系函数下自适应设计广义线性模型的渐近性质(英文)

本文在一些弱的条件下,对自然联系函数和自适应设计下广义线性模型的极大拟似然估计渐近性进行研究,获得了极大拟似然估计的渐近存在性、弱相合性、收敛速度及渐近正态性.并通过蒙特卡罗数值模拟的方法对所得结果进行验证.     

有限混合Laplace分布回归模型局部估计的EM算法

本文研究了一类有限混合Laplace分布回归模型的局部极大似然估计问题. 利用核回归方法和最大化局部加权似然函数的EM算法, 获得了参数函数的局部极大似然估计量, 并讨论了它们的渐近偏差, 渐近方差和渐近正态性. 推广了有限混合回归模型下局部非参数估计的结果.     

关于MLE在渐近中位无偏意义下的渐近有效性

本文讨论正则条件下极大似然估计在渐近中位无偏意义下的渐近有效性。     

删失指标随机缺失下一类非参数函数的加权局部多项式估计及其应用

本文在右删失数据中删失指标部分随机缺失下,构造了一类非参数函数的校准加权局部多项式估计以及插值加权局部多项式估计,并建立了这些估计的渐近正态性;作为该方法的应用,导出了条件分布函数、条件密度函数以及条件分位数的加权局部线性双核估计和插值加权局部线性双核估计,并且得到了这些估计的渐近正态性;最后,在有限样本下对这些估计进行了模拟.