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本文研究了响应变量随机右删失情形下半参数线性变换模型的经验似然推断问题.构造了参数的经验似然比检验统计量,证明了经验似然比检验统计量的渐近分布为加权卡方分布.在此基础上,对经验似然比检验统计量进行了调整,证明了调整的经验似然比检验统计量的渐近分布为标准的卡方分布.基于经验似然和调整的经验似然方法,分别给出了回归参数的一定置信水平的置信域.最后对本文的方法和传统的正态逼近方法进行了模拟比较,模拟结果显示,从置信域的大小和经验覆盖概率两个角度看,本文的方法均比正态逼近方法优越. 相似文献
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本文给出了响应变量随机右删失情况下线性模型的FIC (focused information criterion) 模型选择方法和光滑FIC 模型平均估计方法, 证明了兴趣参数的FIC 模型选择估计和光滑FIC 模型平均估计的渐近正态性, 通过随机模拟研究了估计的有限样本性质, 模拟结果显示, 从均方误差和一定置信水平置信区间的经验覆盖概率看, 兴趣参数的光滑FIC 模型平均估计均优于FIC, AIC (Akaikeinformation criterion) 和BIC (Bayesian information citerion) 等模型选择估计; 而FIC 模型选择估计与AIC 和BIC 等模型选择估计相比, 也表现出了一定的优越性. 通过分析原发性胆汁性肝硬化数据集, 说明了本文方法在实际问题中的应用. 相似文献
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