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一种Sieve极大似然估计的渐近性质 总被引:2,自引:0,他引:2
该文针对部分线性模型,在响应变量的观测值为Ⅰ型区间删失数据的情形下,讨论Sieve极大似然估计的渐近性质.用三角级数来构造Sieve空间,在一定条件下证明了该估计具有强相合性;得到了该估计的弱收敛速度,并且非参数部分的估计达到了最优收敛速度;还算出了参数部分的信息界. 相似文献
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本文考虑多维广义线性模型的拟似然方程$\tsm^n_{i=1}X_i(y_i-\mu(X_i'\xb))=0$, 在一定条件下证明了此方程的解$\wh\xb_n$渐近存在, 并得到了其收敛速度, 即$\wh\xb_n-\xb_0=O_p({\underline{\xl}}_n^{-1/2})$, 其中$\xb_0$为参数$\xb$的真值, $\underline{\xl}_n$是方阵$S_n=\tsm^n_{i=1}X_iX_i'$的最小特征值。 相似文献
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薛宏旗 《中国科学A辑(英文版)》2002,45(11):1398-1407
This paper considers the estimation for a partly linear model with case 1 interval censored data. We assume that the error
distribution belongs to a known family of scale distributions with an unknown scale parameter. The sieve maximum likelihood
estimator (MLE) for the model’s parameter is shown to be strongly consistent, and the convergence rate of the estimator is
obtained and discussed. 相似文献
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针对部分线性模型, 在其随机误差的分布函数属于刻度族, 刻度参数未知, 并且响应变量的观测值为区间删失数据的情形下, 讨论了其Sieve极大似然估计的强相合性和弱收敛速度. 相似文献
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当数据为分组型时,本文证明了一般分布的参数的极大似然估计具有指数收敛速度,并具有Bahadur渐近有效性. 相似文献
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