非参数部分带有测量误差的部分线性变系数模型的经验似然推断

研究非参数部分带有测量误差的部分线性变系数模型,构造了模型中未知参数的局部纠偏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具有渐近x2分布,由此结果可以用来构造未知参数的置信域.并且还构造了未知参数的最大经验似然估计及系数函数的估计,证明了它们的渐近性质.最后通过数值模拟研究了所提估计方法在有限样本下的实际...     

带Gauss型误差的GMANOVA-MANOVA模型中未知参数的精确置信域

对于带Gauss型误差的GMANOVA-MANOVA模型,在均匀协方差结构下,求出了其中未知参数的极大似然估计及其均值和方差,并依据极大似然估计构造了未知参数的精确置信域.     

Panel Count Data模型参数的经验似然推断

对Panel Count Data的处理越来越受到人们的关注,Sun与Wei^([1-2])基于简单的半参数模型,提出了Panel Count Data的回归分析,并且给出了参数的估计方程。本文则基于经验似然的思想,讨论了上述Panel Count Data模型参数的置信域构造问题,特别仅通过经验似然置信区域给出了参数估计的方差阵估计,证明了估计的1/n相合性。基于Sun与Wei所给的数据,给出了参数置信区域的具体构造过程和结果。通过作图比较可以看出经验似然置信域要优于依据渐近正态性所构造的置信域。我们还依据所作出的经验似然置信域对参数估计的方差矩阵进行了估计,与用传统渐近正态性得到的矩阵较为接近。     

具有Rao简单结构的多元t-模型的参数区间估计

在统计推断中,模型中未知参数的区间估计是一个重要的研究内容.本文通过构造枢轴量研究了具有Rao简单结构多元￡-模型的参数区间估计,利用条件分布技巧,得到枢轴量的分布,从而获得模型中单个未知参数的置信区域以及参数的联合置信区域.     

部分线性单指标EV模型中参数的经验似然置信域

考虑部分线性单指标EV模型,利用纠偏方法构造了模型中未知参数的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标准x2分布,所得结果可以构造未知参数的置信域.通过模拟研究在置信域精度及其覆盖概率大小方面进行了说明.     

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.     

一类非线性EV模型的降维估计

考虑响应变量随机缺失情形下的非线性EV模型.给出了未知参数的降维估计,有效避免了高维核估计带来的维数灾祸问题.所构造的统计量渐近于x~2分布,所得结果可以用来构造未知参数的置信域.     

缺失数据下半参数回归模型的经验似然推断

针对响应变量缺失下的半参数回归模型,构造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,由此构造未知参数的置信域,并就置信域的覆盖概率及区间长度方面,通过模拟研究与最小二乘法进行优劣比较.     

响应变量存在缺失时部分线性模型的经验似然推断

考虑响应变量带有缺失的部分线性模型,采用借补的思想,研究了参数部分和非参数部分的经验似然推断,证明了所提出的经验对数似然比统计量依分布收敛到χ2分布,由此构造参数部分和函数部分的置信域和逐点置信区间.对参数部分,模拟比较了经验似然与正态逼近方法;对函数部分,模拟了函数的逐点置信区间.     

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.     

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.     

纵向数据下部分非线性模型的广义经验似然推断

本文研究了纵向数据下部分非线性模型中未知参数的置信域的构造.利用经验似然方法,构造了非线性函数中未知参数的广义对数经验似然比统计量,证明了其渐近于卡方分布.同时,得到了未知参数的最大经验似然估计,并证明了其渐近正态性.     

双参数指数分布的可靠寿命的广义置信下限

基于双参数指数分布定数截尾数据,利用Weerahanandi给出的广义置信区间的概念,建立了可靠寿命的广义置信下限,并从理论上证明了我们给出的广义置信下限是精确的,即基于广义置信下限的区间估计的覆盖率等于要求的置信水平.广义置信下限需要通过数值方法得到,但是计算方法是简单直接的.在小样本情形下,通过对基于广义置信下限的置信区间与Engelhardt-Bain近似置信区间覆盖率的模拟比较,发现广义置信下限更令人满意.     

工具变量线性回归模型的平均估计

针对工具变量线性回归模型的未知参数研究了模型平均框架,该框架能同时适用于独立数据和相依数据.在这一框架下,文章推导了模型平均估计的渐近分布,构造了一个覆盖真实参数的概率趋于预定水平的置信区间,并证明了该置信区间与基于全模型的置信区间渐近等价.最后,文章还进行了模型研究,以考察模型平均估计在有限样本下的表现.     

逐次Ⅰ型混合截尾下基于FGM copula的应力强度模型可靠性估计

在逐次Ⅰ型混合截尾样本下,研究具有相关性应力-强度模型的可靠性.假设应力和强度分布为参数不同的指数分布,选用FGM copula作为连接函数构造联合分布,得到参数和可靠度的极大似然估计(MLEs)、贝叶斯估计和对应渐近置信区间、HPD置信区间.通过Monte Carlo模拟方法,获得不同样本量不同截尾方案下估计值的数值...     

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.     

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.     

变系数EV模型的局部纠偏经验似然

本文研究变系数EV模型,构造了未知系数函数的局部纠偏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都具有渐近χ2分布,所得结果可以用来构造未知系数函数的逐点置信域.通过模拟研究比较了经验似然方法与正态逼近方法在逐点置信域构造方面的优劣.     

逆高斯分布变异系数和尺度参数的统计推断研究

构造了逆高斯分布中变异系数的广义枢轴量,给出了一种参数的区间估计方法,并与MOVOER(method of variance of estimates recovery)和Bootstrap 方法进行比较;给出了多总体下尺度参数两两差的同时置信区间.模拟结果表明:在中、小样本情况下,所给的广义置信区间其覆盖概率接近置信...     

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.