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1.
本文考虑纵向数据下线性回归模型的稳健估计问题.通过结合模态回归(modal regression)方法和二次推断函数(quadratic inference functions)技术,提出了一种基于模态回归的估计过程.证明了回归系数的估计是相合的,并给出了其渐近分布.数据模拟结果表明所提出的估计方法具有较好的稳健性和有效性.  相似文献   
2.
考虑了变系数单指标模型,它是部分线性单指标模型的推广.本文提出了未知参数的对数似然比统计量,在适当的条件下,证明了该统计量依分布收敛到χ2分布,根据该结果,可以构造未知参数的置信域.  相似文献   
3.
本文考虑线性混合效应模型的有效稳健经验似然统计推断问题. 通过结合众数回归方法和矩阵的QR分解技术, 提出了一种基于众数回归的正交经验似然统计推断过程. 证明提出的关于固定效应的经验对数似然比函数渐近服从中心卡方分布, 进而构造了模型固定效应的置信区间. 所提出的估计过程不需要对随机效应和模型误差的分布施加任何假定, 并且关于固定效应的估计过程不受随机效应的影响, 因此具有较好的稳健性和有效性.  相似文献   
4.
考虑高维部分线性模型,提出了同时进行变量选择和估计兴趣参数的变量选择方法.将Dantzig变量选择应用到线性部分及非参数部分的各阶导数,从而获得参数和非参数部分的估计,且参数部分的估计具有稀疏性,证明了估计的非渐近理论界.最后,模拟研究了有限样本的性质.  相似文献   
5.
针对含有内生变量的面板数据回归模型,提出基于工具变量的分位数回归估计方法.首先,通过引入工具变量解决协变量的内生性问题,然后利用分位数回归的方法对回归系数进行估计.在一些正则条件下,证明所提出估计的大样本性质,通过模拟研究证实该方法的有限样本性质.  相似文献   
6.
基于经验似然方法和QR分解技术, 对线性混合效应模型提出了一个基于正交经验似然的估计方法. 在一些正则条件下, 证明了所提出的经验对数似然比函数渐近服从卡方分布, 进而给出了模型固定效应的置信区间估计. 所提出估计过程不受模型随机效应的影响, 进而保证了所给出的估计是比较有效的. 一些数值模拟和实例分析进一步表明了所提出的估计方法是行之有效的.  相似文献   
7.
考虑删失数据下单指标模型, 研究了模型中参数的经验似然推断, 证明了所提出的调整的经验对数似然比渐近于卡方分布, 由此构造相应兴趣参数的置信域. 进一步, 由于模型中参数向量的范数等于1,利用该约束条件来降低参数的维数, 从而增加置信域的精度.模拟研究比较了经验似然方法和正态逼近方法的有限样本性质,从置信域的面积和覆盖概率两方面进行了比较,模拟结果表明经验似然方法优于正态逼近方法.  相似文献   
8.
协变量随机缺失下线性模型的经验似然推断及其应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
考虑协变量带有缺失的线性模型,提出了加权的经验似然方法和借补的经验似然方法,证明了所提出的经验对数似然比渐近于χ~2分布,由此构造回归系数的置信域。模拟研究了所提出方法的有限样本性质,并进行了实例分析。  相似文献   
9.
考虑响应变量带有缺失的部分线性模型,采用借补的思想,研究了参数部分和非参数部分的经验似然推断,证明了所提出的经验对数似然比统计量依分布收敛到χ2分布,由此构造参数部分和函数部分的置信域和逐点置信区间.对参数部分,模拟比较了经验似然与正态逼近方法;对函数部分,模拟了函数的逐点置信区间.  相似文献   
10.
在模型的部分协变量为内生性协变量的情况下,考虑广义变系数模型的一类估计问题.通过结合基函数逼近和一些辅助变量信息,提出了一个基于工具变量的估计过程.并得到了估计的相合性和收敛速度等渐近性质.所提出的估计方法可以有效地消除协变量的内生性对估计精度的影响,并且具有较好的有限样本性质.  相似文献   
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