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.     

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.     

非线性EV回归模型中参数的经验似然置信域

本文考虑非线性EV回归模型，构造了未知参数的经验对数似然比统计量．此外，为了克服计算困难，提出了一个基于模拟的经验对数似然比统计量．在适当条件下，证明了所提出的这两种统计量都具有渐近X^2分布，所得结果可以用来构造未知参数的置信域。     

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.     

部分线性单指标EV模型中参数的经验似然置信域

考虑部分线性单指标EV模型,利用纠偏方法构造了模型中未知参数的经验对数似然比统计量.在适当条件下,证明了所提出的统计量依分布收敛于标准x2分布,所得结果可以构造未知参数的置信域.通过模拟研究在置信域精度及其覆盖概率大小方面进行了说明.     

纵向数据单指标模型中参数的经验似然置信域

考虑纵向数据单指标模型,针对纵向数据组间独立的特点,提出了模型中未知参数的三种经验对数似然比统计量.在适当条件下,证明了所提出的统计量依分布收敛于x~2分布,所得结果可以构造未知参数的置信域.进一步证明了所提出的纠偏的经验对数似然比有许多优良的性质.通过模拟研究对所提方法进行了说明.     

核实数据下删失线性EV模型的经验似然推断

本文考虑协变量带有误差的删失线性回归模型,借助于核实数据,对回归系数构造了两种经验对数似然比统计量,证明了所提出的估计的经验对数似然比统计量渐近收敛到一个自由度为1的独立χ2变量的加权和;而经调整后所得的调整的经验对数似然比统计量具有渐近标准χ2p分布,所得结果可以用来构造未知参数的置信域,通过模拟研究在置信域的精度及其平均区间长度大小方面进行了比较。     

核实数据下响应变量缺失的线性EV模型经验似然推断

考虑响应变量随机缺失而协变量带有误差的线性模型,借助于核实数据和借补方法,构造了回归系数的两种经验似然比,证明了所提出的估计的经验对数似然比渐近于一个自由度为1的独立χ2变量的加权和;而经调整后所得的调整经验对数似然比渐近于自由度为p的χ2分布,该结果可以用来构造未知参数的置信域.此外,我们也构造了响应均值的调整经验对数似然比统计量,并证明了所提出的统计量渐近于x2分布,可用此结果构造响应均值的置信域.通过模拟研究比较了置信域的精度及其平均区间长度.     

缺失数据下半参数回归模型的经验似然推断

针对响应变量缺失下的半参数回归模型,构造模型中未知参数的经验对数似然比统计量,证明了所提出的统计量具有渐近χ2分布,由此构造未知参数的置信域,并就置信域的覆盖概率及区间长度方面,通过模拟研究与最小二乘法进行优劣比较.     

核实数据下反映缺失非线性EV模型的经验似然推断

考虑一类带有不完全数据的非线性模型,其协变量带有测量误差且反映变量随机缺失.通过核实数据和借补数据构造了回归参数θ的估计的经验对数似然比统计量,证明了所构造的似然比函数渐近独立标准X_1~2变量的加权和分布.在权未知的情况下,分别采用定义权的相合估计法和构造调整被估计的经验对数似然法构造出θ的渐近置信域.进一步,基于借补方法构造了反映变量均值的调整经验对数似然比统计量,并证明了统计量渐近标准X_1~2分布,所得结果可以用来构造反映均值的置信域.     

核实数据下非线性半参数EV模型的经验似然推断

考虑带有协变量误差的非线性半参数模型,借助于核实数据,本文构造了未知参数的三种经验对数似然比统计量,证明了所提出的统计量具有渐近X2分布,此结果可以用来构造未知参数的置信域．另外,本文也构造了未知参数的最小二乘估计量,并证明了它的渐近性质．仅就置信域及其覆盖概率的大小方面,通过模拟研究比较了经验似然方法与最小二乘法的优劣．     

一类非线性EV模型的降维估计

考虑响应变量随机缺失情形下的非线性EV模型.给出了未知参数的降维估计,有效避免了高维核估计带来的维数灾祸问题.所构造的统计量渐近于x~2分布,所得结果可以用来构造未知参数的置信域.     

Estimation in partial linear EV models with replicated observations

The aim of this work is to construct the parameter estimators in the partial linear errors-in-variables (EV) models and explore their asymptotic properties. Unlike other related references, the assumption of known error covariance matrix is removed when the sample can be repeatedly drawn at each designed point from the model. The estimators of interested regression parameters, and the model error variance, as well as the non-parametric function, are constructed. Under some regular conditions, all of the estimators prove strongly consistent. Meanwhile, the asymptotic normality for the estimator of regression parameter is also presented. A simulation study is reported to illustrate our asymptotic results.     

核实数据下非线性半参数EV模型的估计

本文研究了核实数据下的协变量带有测量误差的非线性半参数EV模型.在不假定测量误差结构的情形下,利用最小二乘方法和核光滑技术,构造了非线性函数中未知参数的两种估计,证明了未知参数估计的渐近正态性.通过数值模拟说明所提估计方法在有限样本下的有效性.     

Semi-empiricial Likelihood Confidence Intervals for the Differences of Two Populations Based on Fractional Imputation

Suppose that there are two populations x and y with missing data on both of them, where x has a distribution function F（·） which is unknown and y has a distribution function Gθ（·） with a probability density function gθ（·） with known form depending on some unknown parameter θ. Fractional imputation is used to fill in missing data. The asymptotic distributions of the semi-empirical likelihood ration statistic are obtained under some mild conditions. Then, empirical likelihood confidence intervals on the differences of x and y are constructed.     

缺失数据下非线性半参数EV模型的估计

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半参数EV模型. 利用核实数据,构造了未知参数和非参数函数的两种估计.证明了未知参数估计的渐近正态性,给出了非参数函数估计的最优收敛速度.     

缺失数据下线性模型回归系数估计的大样本性质

在响应变量满足MAR缺失机制下，我们分别研究了基于观察到的完全样本数据对、基于固定补足后的“完全洋本”和基于分数线性回归填补后的“完全洋本”得到的回归系数的最小二乘估计的弱相合性、强相合性及渐近正态性，我们还通过数值模拟，比较了基于上述估计得到的β的置信区间的优劣。