响应变量缺失下变系数部分线性测量误差模型的约束估计

当响应变量缺失、协变量具有测量误差,且模型参数部分有附加的线性约束时,主要研究一类变系数部分线性模型的统计推断问题.利用借补技术来补全缺失数据,并借助修正的profile最小二乘估计得到了模型参数分量和非参数分量的借补约束估计,并证明了参数分量的估计满足渐近正态性,同时非参数分量的估计与通常的非参数回归函数的估计具有相同的收敛速度.其次利用profile拉格朗日乘子检验对模型参数的约束条件进行检验,并证明了给出的检验统计量在原假设成立时渐近地服从标准卡方分布.数值模拟进一步表明对缺失数据进行借补可以有效地提高参数估计和假设检验的效率.     

带有缺失数据的广义半参数模型的均值借补估计

本文在响应变量随机缺失时, 给出了广义半参数模型中响应变量的2个均值拟似然借补估计.证明了它们具有渐近正态性, 给出了估计的渐近偏差与渐近方差, 并进行模拟比较.     

响应变量随机缺失下的半参变系数模型的均值估计

在响应变量随机缺失时,研究了半参数变系数模型响应变量均值的借补估计.首先利用完整个体估计模型中的参数与非参数部分,然后再用借补方法与加权借补方法估计响应变量的均值.最后求出了估计的渐近偏差与渐近方差,研究了所得到的估计的渐近性质,并进行模拟比较.     

缺失数据下的半参数变系数模型的借补估计

本文在响应变量随机缺失情形下讨论了半参数部分线性变系数模型的估计问题.首先采用局部线性方法估计系数函数,然后进一步估计常数系数.最后利用回归方法借补缺失的响应值,再用全部数据估计常数系数.本文进-步讨论了利用完整个体方法及借补方法求得的参数估计的渐近性质,并进行了模拟比较.     

部分线性模型的随机约束岭估计

研究了部分线性回归模型附加有随机约束条件时的估计问题.基于Profile最小二乘方法和混合估计方法提出了参数分量随机约束下的Profile混合估计,并研究了其性质.为了克服共线性问题,构造了参数分量的Profile混合岭估计,并给出了估计量的偏和方差.     

基于部分线性变系数空间误差模型的网络结构缺失数据借补估计

文章采用空间误差模型刻画个体之间的网络结构关系,讨论响应变量随机缺失时部分线性变系数空间误差模型的估计和借补问题.首先,利用矩阵分块和截面似然技术构建了参数估计量,并证明了参数估计量的渐近分布和未知系数函数估计量的收敛速度.其次基于部分线性变系数模型,提出了带有空间网络结构的缺失数据的借补方法.最后,通过蒙特卡洛模拟研究了估计量的有限样本性质,并将该方法应用于QQ数据集分析.     

带有缺失数据的非线性误差模型中参数的置信域

考虑协变量有测量误差且响应变量随机缺失的非线性模型.在条件分布形式已知的情况下,通过借补方法构造了参数的经验似然,提出了基于模拟的经验似然,证明了所构造的统计量都具有渐近x~2分布,所得结果可构造未知参数的置信域.     

随机设计非线性混合模型的统计分析

本文研究了个体观察次数为随机的非线性 混合效应模型中参数的点估计以及区间估计. 在仅给出适当的矩条件下, 给出了固定效应、随机效应的方差阵以及误差方差的矩估计, 并证明了估计量的相合性及渐近正态性. 为给出误差方差以及随机效应方差分量的置信区间, 本文也给出了误差及随机效应的四阶矩估计. 随机模拟说明了方法的有效性.     

缺失数据下半参数变系数部分线性模型的统计推断

该文研究协变量随机缺失下半参数变系数部分线性模型的统计推断.利用逆概率加权最小二乘方法给出了模型中参数分量和非参数分量的估计,并证明了它们的渐近正态性.另外该文又提出了一个逆概率加权经验对数似然比统计量,并证明该统计量服从标准χ~2分布,从而构造了模型中参数分量的经验似然置信域.最后通过模拟研究和实例分析说明该文提出的方法具有较好的有限样本性质.     

缺失数据下广义变系数模型的均值借补估计

本文在响应变量随机缺失时,给出广义变系数模型中响应变量的2个均值拟似然借补估计。证明了它们具有渐近正态性,并进行了模拟研究。