稳健统计(Ⅱ)

1.6容忍量和破坏点 俗话说,“一颗老鼠屎坏了一锅汤”.分析者知道,单个失误造成的一个离群值,就可以使样本均值的值很不合理.样本量为n的一元样本中,最大值X(x),设想为离群值,且越来越坏──远离数据的主体部分──对一元情况就是越来越大,样本均值也就随之越来越大.这就是说:如果X(n)趋向正无穷,则X也随之趋向正无穷.因此,我们说一个离群值就可以破坏X估计,或者说样本均值不能容忍离群值,不能抵抗离群值的破坏作用.而对于样本中位数,只要样本量大于2,不论X(n)怎么变,样本中位数值至多变动一个次序统计量,不会成为不合理的值,因此样本中位…     

截断情况下线性回归模型响应变量均值的经验似然

本文讨论了在带有截断情况的线性回归模型中 ,响应变量均值的估计问题 .将经验似然的方法应用到带有截断情况的回归模型中 ,在估计响应变量的均值时构造了调整的经验似然统计量 ,证明了在一定的条件下 ,该统计量渐近服从 χ2 分布 ,给出了均值的置信区间 ,并与正态下得到的结果进行了比较 ,模拟的结果说明了经验似然的优良性 .     

半参数回归模型估计的平均相合性

在误差序列为Lqmixingale情形下，给出了半参数回归模型中β和g(t)估计，研究了估计量的q阶平均相合性在较一般的条件下，得到了理想的结果     

半参数回归模型中小波估计的随机加权逼近速度

把小波光滑方法和随机加权方法结合在一起，获得了半参数回归模型中参数分量的小波估计的随机加权逼近速度为σ(n^-1/2)。因此，从大样本意义上说，小波光滑方法和随机加权方法对半参数回归模型是可用的。     

回归模型中异方差或变离差检验问题综述

回归模型的异方差或变离差检验是统计诊断的重要课题。本文系统介绍了普通回归模型、广义回归模型和基于纵向数据的随机效应或自相关回归模型的异方差检验或变离差检验的研究概况和最新进展；同时介绍了作者关于非线性回归模型的相应工作，最后指出了若干有有待进一步研究的问题。     

生产函数的优化回归方法

本文讨沦了生产函数的理论定 义及常用方法，并提出了生产函数的一种优化技术．利用数据包络分析方法确定生产前沿面，求样本点在该边界面上的投影，然后对投影点进行统计回归即获得随机前沿生产函数．     

几种新的回归诊断图示模型及其医学应用

本文在变量选择问题的基础上，提出了一种新的图示模型──减变残差图。并给出它的两种推广形式：均值平移异常值检验图和部分影响诊断图。通过它们不但可以容易地考察一个变量在模型中的作用和检验异常值，而且可以诊断样本点对模型和变量的影响大小。     

随机删失场合半参数回归模型参数估计的重对数律‘

本文探讨了随机删失场合半参数回归模型的参数估计问题.考虑半参数回归模型Y =X}}3 + g(T)十。，其中(X,T)’为取值于Kp X [0,1〕上的随机向量，月为1'维未知参数向量，8为定义于【0.1]上的未知函数，。为随机误差，Ee = 0 . Eez = az }。未知，且(X ,T)与。独立，).被一个与之独立的随机变量V所截.此时仅能观察到:Z=min(Y,V),o=1(Y簇V)，参数I3,az的估计量禽及公 z可综合非参数的权函数估计法与参数的最小二乘估计方法得到.本文对核函数的情形得到了念及ar z的精确收敛速度即重对数律.     

对一个统计控制问题的再探讨

本文对利用回归模型进行统计控制的问题进行了进一步研究,发现已有的方法有值得改进之处,并为此提出了一种新的求解控制阈值的方法。模拟和实例研究表明我们的方法适用于一般的误差分布情形,而且在误差分布为非正态时优于已有的方法。     

回归系数的混合估计与最小二乘估计的一个新的相对效率

本文对具有附加信息的线性回归模型中的混合估计与最小二乘估计给出了一种新的相对效率,研究了新的相对效率与其它几种相对效率的关系,得出了新的相对效率的上、下界.