非线性EV回归模型中参数的经验似然置信域

本文考虑非线性EV回归模型，构造了未知参数的经验对数似然比统计量．此外，为了克服计算困难，提出了一个基于模拟的经验对数似然比统计量．在适当条件下，证明了所提出的这两种统计量都具有渐近X^2分布，所得结果可以用来构造未知参数的置信域。     

部分线性单指标模型中参数的经验似然置信域

考虑部分线性单指标模型, 提出了未知参数的3种对数经验似然比统计量. 在适当的条件下, 证明了所提出的统计量依分布收敛于χ²分布. 所得结果可以用来构造未知参数的置信域. 所提出的方法也适合于纯粹的单指标模型. 通过模拟研究说明了经验似然方法在置信域的精度及其覆盖概率大小方面优于最小二乘方法.     

缺失数据下线性EV模型中参数的经验似然置信域

考虑了在响应变量随机缺失情形下的线性EV模型.通过利用回归借补方法,构造了未知参数的两种经验对数似然比统计量,即估计的经验对数似然比统计量和调整的经验对数似然比统计量.证明了所构造的经验似然比统计量渐近于χ2分布,所得结果可以用来构造未知参数的置信域.     

纵向数据单指标模型中参数的经验似然置信域

考虑纵向数据单指标模型,针对纵向数据组间独立的特点,提出了模型中未知参数的三种经验对数似然比统计量.在适当条件下,证明了所提出的统计量依分布收敛于x~2分布,所得结果可以构造未知参数的置信域.进一步证明了所提出的纠偏的经验对数似然比有许多优良的性质.通过模拟研究对所提方法进行了说明.     

非线性半参数EV模型的经验似然置信域

考虑非参数协变量带有测量误差的非线性半参数模型,构造了模型中未知参数的经验对数似然比统计量,在测量误差分布为普通光滑分布时,证明了所提出的统计量具有渐近χ2分布,由此结果可以用来构造未知参数的置信域.另外也构造了未知参数的最小二乘估计量,并证明了它的渐近性质.就置信域及其覆盖概率大小方面,通过模拟研究比较了经验似然方法与最小二乘法的优劣.     

核实数据下删失线性EV模型的经验似然推断

本文考虑协变量带有误差的删失线性回归模型,借助于核实数据,对回归系数构造了两种经验对数似然比统计量,证明了所提出的估计的经验对数似然比统计量渐近收敛到一个自由度为1的独立χ2变量的加权和;而经调整后所得的调整的经验对数似然比统计量具有渐近标准χ2p分布,所得结果可以用来构造未知参数的置信域,通过模拟研究在置信域的精度及其平均区间长度大小方面进行了比较。     

响应变量缺失下线性EV模型中参数的经验似然推断

考虑了响应变量随机缺失情形下的线性EV模型,通过利用逆概率加权的方法构造未知参数的经验对数似然比统计量,证明了所构造的经验对数似然比统计量渐近于X~2分布,利用这个结果可以构造未知参数的置信域     

纵向数据下部分线性模型的经验似然推断

考虑纵向数据下部分线性模型,研究了回归系数和基准函数的经验似然推断,证明了所提出的经验对数似然比渐近于卡方分布,由此构造了相应兴趣参数的置信域和区间. 此外,利用经验似然比函数得到了回归系数和基准函数的最大经验似然估计,并且证明了所得估计量的渐近正态性.模拟研究比较了经验似然与正态逼近方法的有限样本性质,并进行了案例分析.     

部分函数线性模型的经验似然推断

本文考虑部分函数线性回归模型,研究了回归系数的经验似然推断,证明了所提出的经验对数似然比渐近于χ~2分布,此结果可以用来构造了相应兴趣参数的置信域.另外,本文也给出了系数函数的极大经验似然估计,并在适当条件下给出了所提出估计量的收敛速度.仅就置信域精度及其覆盖概率大小方面,通过模拟研究和实例分析比较了经验似然方法与最小二乘方法的优劣.     

核实数据下响应变量缺失的线性EV模型经验似然推断

考虑响应变量随机缺失而协变量带有误差的线性模型,借助于核实数据和借补方法,构造了回归系数的两种经验似然比,证明了所提出的估计的经验对数似然比渐近于一个自由度为1的独立χ2变量的加权和;而经调整后所得的调整经验对数似然比渐近于自由度为p的χ2分布,该结果可以用来构造未知参数的置信域.此外,我们也构造了响应均值的调整经验对数似然比统计量,并证明了所提出的统计量渐近于x2分布,可用此结果构造响应均值的置信域.通过模拟研究比较了置信域的精度及其平均区间长度.     

缺失数据下非线性EV模型参数的经验似然置信域

考虑解释变量带有测量误差且响应变量随机缺失情形下的非线性EV模型.通过利用核实数据, 构造了未知参数的两种经验对数似然比统计量. 证明了所构造统计量的分布渐近于χ²分布, 所得结果可以用来构造未知参数的渐近置信域.     

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.     

删失数据下单指标模型的经验似然推断

考虑删失数据下单指标模型, 研究了模型中参数的经验似然推断, 证明了所提出的调整的经验对数似然比渐近于卡方分布, 由此构造相应兴趣参数的置信域. 进一步, 由于模型中参数向量的范数等于1,利用该约束条件来降低参数的维数, 从而增加置信域的精度.模拟研究比较了经验似然方法和正态逼近方法的有限样本性质,从置信域的面积和覆盖概率两方面进行了比较,模拟结果表明经验似然方法优于正态逼近方法.     

非线性半参数回归模型中参数的经验似然置信域

该文考虑非线性半参数回归模型,构造了模型中未知参数的经验对数似然比统计量,证明了所提出的统计量具有渐近Χ²分布,由此结果可以用来构造未知参数的置信域.另外,该文也构造了未知参数 的最小二乘估计量,并证明了它的渐近性质.仅就置信域精度及其覆盖概率大小方面,通过模拟研究比较了经验似然方法与最小二乘法的优劣.     

变系数单指标模型中参数的经验似然

考虑了变系数单指标模型,它是部分线性单指标模型的推广.本文提出了未知参数的对数似然比统计量,在适当的条件下,证明了该统计量依分布收敛到χ2分布,根据该结果,可以构造未知参数的置信域.     

部分线性模型参数的经验似然比置信域

本文构造了部分线性模型参数的经验似然比置信域,为部分线性模型的研究提供了一种新途径．     

缺失数据下线性模型中回归参数的经验似然置信区域

在缺失样本下,构造了线性模型中参数的调整的经验似然置信域,数值模拟表明调整的经验似然置信域有较好的覆盖率和精度.     

纵向数据部分线性模型的广义经验似然推断

考虑纵向数据部分线性模型,针对纵向数据个体内的相关性特点,通过引入估计的作业协方差矩阵,构造了模型中未知参数的三种经验对数似然比统计量.在适当条件下,证明了所提出的统计量依分布收敛于χ~2分布,所得结果可以构造未知参数的置信域.最后通过模拟研究对所提方法进行了说明.