指数族ACD模型的参数估计及其Bootstrap置信区间

针对指数族ACD模型,采用Scoring算法对模型进行参数估计,得到指数族情况下Scoring算法中方向向量的计算公式,并讨论了该算法的收敛性以及估计值的相合性.本文运用W ild Bootstrap构建参数的置信区间和置信带,将其结果与传统的残差Bootstrap做比较,数据模拟的结果表明,W ild Bootstrap处理问题更加快捷,结果更加准确.     

带有误差变量混合分布模型的估计

在许多实际同题中，存在一些不可直接观测的变量，对此统计学家们提出了反卷积和混合分布模型来解决这一变量的分布的估计问题。本文对这一问题采用bootstrap模拟方法得出分布函数的估计，并进一步建立该分布函数的非参bootstrap百分位区间，在数值试验中将我们的处理方式与传统的EM算法得到的分布估计和正态逼近区间作比较，数值结果表明用bootstrap模拟方法得到的准确度更好，数值效果更理想。