半变系数模型约束PLS估计的渐近正态性

变系数模型已获得了广泛的应用,半变系数模型是变系数模型的有效推广,本文给出半变系数模型在线性约束条件下的PLS估计,并证明了常系数和函数系数估计的渐近正态性.     

部分线性单指标模型参数部分的统计推断

考虑部分线性单指标模型参数部分的统计推断问题.主要研究利用剖面最小二乘法（profile least-squares technique）估计模型的未知参数和函数,并利用该估计建立模型中参数部分的广义似然比（generalized likelihood ratio,GLR）检验统计量.在原假设条件下,文中新提出的GLR检验统计量渐近服从具有尺度常数（scaleconstant）与自由度独立于讨厌参数（nuisance parameters）的χ^2-分布,这一现象被称为Wilks现象.最后给出数字模拟与实际例子,验证文中所提出的检验方法.     

半变系数模型PLS估计的渐近正态性

半变系数模型在统计建模中具有重要的应用．最近几年，人们提出了许多方法来估计其常系数和函数系数，但是估计的渐近性质还没有被系统的研究．本文介绍了半变系数模型的PLS估计，在Fan和Huang对常系数渐近性质研究的基础上，给出了函数系数的渐近正态性。     

函数型数据回归分析综述

随着计算机储存能力和在线观测技术的提高,当今数据越来越多的以曲线和图像的形式存在.曲线和图像数据两个最显著的特征是高维和相邻数据间高度相关.这些特征使得传统的多元统计分析方法不再适合,而函数型数据在处理曲线和图像数据中具有无可比拟的优势.近年来各种各样的函数型数据分析方法得以发展,其中包括数据的对齐、主成分分析、回归、分类、聚类等.本文主要介绍函数型数据回归分析研究的起源、发展及最新进展.具体地,本文首先介绍函数型数据的概念;其次介绍函数型主成分分析方法;再次着重介绍函数型回归模型的估计、变量选择和检验方法;最后将简要探讨函数型数据未来的可能发展方向.     

Lenth方法对Poisson分布有效性的研究

无重复试验的饱和设计可节省大量的试验时间和费用,带来较大的经济效益,饱和析因设计在实际应用中使用越来越多.但以往统计工作者大部分都是在试验响应变量服从连续分布(如正态分布,t分布,指数分布,Weibull分布等)和Pareto效应稀疏条件下研究的,一直以来还没有人对试验响应变量服从离散分布饱和析因设计进行过研究.本文就...     

误差相关的半变系数模型的估计

本文在误差相关的情况下, 研究半变系数模型的估计, 通过改进PLS估计, 给出了函数系数和常数系数的估计, 证明了估计的渐近正态性; 最后, 模拟研究说明了所提方法的有效性.     

单参数指数分布参数比率统计推断的研究

本文在产品寿命服从单参数指数分布的无替换定数截尾寿命试验场合下,提出两独立产品的平均寿命比率的两个估计量并研究了它们的均值、方差、方差的估计、大截尾数性质、置信区间及最优截尾数的确定问题.然后进行了数据模拟,进一步验证了所提估计量的有效性.     

生长曲线模型中LSE的一个新的相对效率

对于一般生长曲线模型Yq×n＝Aq×nBm×kCk×n＋e，E（e）＝0，本文定义了相对于b·的一个新的相对效率，并给出了它的一个上界．     

变系数模型小波估计的渐近性

变系数模型是线性模型的有用推广,它允许回归系数是某个变量的函数,近年来在统计分析中得到广泛的应用.文中研究回归变量都是随机时的变系数模型,提出运用小波的方法估计变系数模型中的函数系数,并在较弱的条件下得到了变系数模型小波估计的渐近正态性.     

相依数据下一般函数核估计的一致收敛速度

不论数据是独立的还是相依的,在非参数和半参数模型中,都涉及到对未知均值函数或者对某函数的未知条件期望的估计.本文针对这一问题,在比较弱的条件下,给出在数据是α-混合相依时一般函数的条件数学期望的估计,并讨论了它的一致收敛速度.