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本文研究了空间数据变系数部分线性回归中的分位数估计. 模型中的参数估计量通过未知系数函数的分段多项式逼近得到, 而未知系数函数的估计量通过将参数估计量代入模型中并通过局部线性逼近得到. 文中推导了未知参数向量估计量的渐近分布, 并建立了未知系数函数估计量在内点及边界点的渐近分布. 通过Monte Carlo 模拟研究了估计量的有限样本性质. 相似文献
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本文主要研究了非参数回归模型中方差函数的变点, 利用小波方法构造的检验量来检测方差中的变点,建立了这些检验量的渐近分布, 并且运用这些检验量构造了方差变点的位置和跳跃幅度的估计, 给出了这些估计的渐近性质, 并进一步通过随机模拟验证了本文方法在有限样本下的性质. 相似文献
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面板数据的变点分析是计量经济学的热门研究课题之一,在金融、医学、质量控制、气象等领域也有着广泛的应用.基于一种快速局部算法SaRa (Screening and Ranking algorithm)研究了面板数据回归模型的结构变点估计问题.首先基于回归系数的估计量建立局部统计量,筛选出可能的变点.其次构造自适应阈值来筛选出最终的变点,并且证明了变点估计量的一致性.Monte Carlo模拟结果显示,当解释变量为外生变量或内生变量,误差项存在序列相关或异方差,提出的方法都能较准确地估计出变点的个数及位置.最后利用该方法分析世界24个低收入和高收入国家自然人口增长率和国际移民存量对人口增长率的影响,说明了方法的有效性. 相似文献
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本文研究纵向数据下非参数部分带有测量误差的部分线性变系数模型的估计.利用B样条函数近似模型中的变系数函数,构造偏差修正的二次推断函数,得到模型中未知参数和变系数函数的估计.证明变系数函数估计量的相合性和参数估计量的渐近正态性.数值模拟和实例分析结果表明所提估计方法在有限样本下的有效性. 相似文献
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《数学的实践与认识》2020,(9)
多元Logistic回归模型是广义线性模型中的一种常见形式,在社会科学和生物医学等领域有着广泛的应用.本文首先基于Pearson卡方统计量对Logistic回归模型的结构变点进行估计,再结合二元分割方法将其推广到多变点的情形.数值模拟结果表明基于Pearson卡方统计量的二元分割方法能有效估计出变点,且当变点之间间隔的样本较多时,估计效果较好.最后将此方法应用于一组DNA数据上,说明方法的有效性. 相似文献
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变点危险率模型已受到广泛关注.它不仅可以更加直接地显示治疗效果或医学上的突破,也可以提供这些事件发生的时间点.在这篇文章中,我们提出当前状态数据下的单边点危险率治愈模型并探讨了这个模型的估计方法.我们建立了估计的大样本理论并通过模拟评估有限样本下的估计. 相似文献
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研究ARCH过程的均值变点估计.在较弱的条件下证明了变点估计的一致性,并得到了估计的收敛率;为构造变点的置信区间给出了变点的极限分布.模拟结果表明方法的有效性. 相似文献
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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. 相似文献
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存在于各个领域的时间序列不仅表现出周期性的特征还易受外界因素的影响,而且外界因素的影响并非一成不变,同时,部分时间序列的周期是未知的.对于这样的易受外界因素影响的周期性时间序列,本文旨在构造含有变系数函数的周期性序列模型.将经典的时间序列模型分解成一个含有未知参数的部分线性变系数模型,利用B样条逼近外生变量的变系数函数,借助带有l0惩罚项的最小二乘回归得到未知周期、周期序列以及外生变量的影响系数的估计结果.本文还给出了估计量的理论性质,包括周期估计的相合性、周期序列估计和变系数函数估计的渐近性质.通过第4章的模拟,我们展现了本文方法的优越性.最后我们通过三个实际数据的应用展现了本文方法的实用性. 相似文献
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研究随机设计下噪声为厚尾随机变量时非参数函数中的变点估计问题.首先,通过设计变换将随机设计转化为等间距固定设计,进而利用小波方法估计变换后的变点的位置,再利用逆设计变换求得随机设计下变点位置的估计,并给出估计的收敛速度.模拟研究结果说明对于无穷方差厚尾过程中的变点估计问题小波方法是有效的. 相似文献
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测量误差模型只有一个变点的检验和估计 总被引:5,自引:0,他引:5
本文讨论了测量误差模型中参数只有一个变点的检验和估计问题,首先,给出其似然比检验统计量,然后,基于最小信息准则的原理,利用Schwarz信息准则(SIC),在多余参数已知和未知的情况下,分别给出了检验统计量,讨论了利用SIC方法给出的检验统计量的渐近分布,证明了基于似然比方法和SIC方法给出的变点估计是相同的,并且在一定条件下,给出了变点估计的极限分布,运用Monte-Carlo随机模拟的方法,分别给出了以上检验的临界值。 相似文献
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研究随机约束条件下半参数变系数部分线性模型的参数估计问题,当回归模型线性部分变量存在多重共线性时,基于Profile最小二乘方法、s-K估计和加权混合估计构造参数向量的加权随机约束s-K估计,并在均方误差矩阵准则下给出新估计量优于s-K估计和加权混合估计的充要条件,最后通过蒙特卡洛数值模拟验证所提出估计量的有限样本性质. 相似文献