线性约束下异方差回归模型参数的极大似然估计

运用参数的极大似然估计法,给出在线性约束条件Hβ=C下异方差回归模型参数β和λ的极大似然估计,并讨论了估计参数的性质和模型的残差.利用得到的结论对线性约束下异方差回归模型的进一步研究和应用具有一定的理论和实际价值.     

强混合样本下随机设计情形线性模型的经验似然推断

本文研究强混合样本下随机设计情形线性模型的经验似然推断,将分块技术应用到经验似然方法中,证明了线性模型的参数β的对数经验似然比统计量的渐近分布为卡方分布,由此构造了强混合样本下β的经验似然置信区间.在有限样本情况下给出数值模拟结果.     

缺失数据下双重广义线性模型的经验似然推断

本文基于截面经验似然的方法,在响应变量随机缺失时,将双重广义线性模型的拟似然估计方程作为截面经验似然比函数的约束条件,构造了均值模型和散度模型未知参数的置信区间.数据模拟中,在完全数据集,逆概率加权填补所得的数据集和未加权填补所得的数据集三种情形下,将经验似然方法与正态逼近方法相比较.结果表明在双重广义线性模型中,逆概率加权这一填补方法和经验似然方法是有效和可行的.     

缺失数据下线性模型中反映变量均值的经验似然置信区间

在协变量和反映变量都缺失下,构造了线性模型中反映变量均值的经验似然置信区间,数据模拟表明调整的经验似然置信区间有较好的覆盖率和精度,进一步完善了缺失数据下对线性模型的研究.     

强混合样本下部分线性模型的经验似然推断（英文）

本文研究强混合样本下部分线性模型的经验似然推断,将分块技术应用到经验似然方法中,证明部分线性模型的参数β的对数经验似然比统计量的渐近分布为卡方分布,由此构造强混合样本下β的经验似然置信区间.在有限样本情况下给出数值模拟结果.     

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.     

非线性回归模型的经验似然诊断

经验似然方法已经被广泛用于线性模型和广义线性模型.本文基于经验似然方法对非线性回归模型进行统计诊断.首先得到模型参数的极大经验似然估计;其次基于经验似然研究了三种不同的影响曲率度量;最后通过一个实际例子,说明了诊断方法的有效性.     

两样本密度比模型下的利用辅助信息的经验似然均值估计

在有限总体推断问题中,辅助总体信息是经常可获取的.经验似然方法己被证实是一种非常灵活和有用的工具来处理这类问题.在两样本密度比模型下,本文考虑了基准分布的总体均值的经验似然推断问题.对基于密度比模型的经验似然而言,对偶似然是一种便利的技术工具,尽管它与标准的经验似然具有相同的极值点和极值,但是它却不能方便地把此类辅助信息引入到似然函数里,因此会导致效率损失.相对而言,Qin和Lawless~([21])提出的标准的经验似然方法不会有此问题,且能方便地引入辅助信息.基于使用辅助信息的经验似然和对偶似然方法,我们构建了点估计和区间估计,并做了仔细的比较.模拟发现,尽管使用辅助信息的经验似然方法得到的点估计的效率提升很小,但是区间估计在一些情形下却有明显的差别.拿覆盖精度来说,在无偏或适当有偏的总体分布下,两种方法得到的区间估计是可比的,但当总体严重有偏时,前者的区间估计明显优于后者.     

二阶扩散模型的经验似然推断

本文利用经验似然方法得到了二阶扩散模型的漂移系数和扩散系数的经验似然估计量, 并研究这些估计量的相合性和渐近正态性. 进一步在经验似然方法的基础上给出了漂移系数和扩散系数的非对称的置信区间, 并且在一定的条件下证明了调整的对数似然比是渐近卡方分布的.     

二战中德军坦克产量的有效估计——概率统计案例教学实践

基于“德军坦克问题”案例开展点估计方法的深度教学,提供了一种数学长效教学模式.通常教科书对矩估计法、极大似然估计法的优缺点并未给出明确的说明,针对“德军坦克问题”,通过给出一种简单的极大似然估计方法解决问题,比较矩估计法、极大似然估计法得出的估计量的差别,让学生们体验点估计是怎么产生的,又是怎么应用的,从而培养学生们数学思维习惯、提高创新实践能力.     

最大似然估计法的探究式教学

关注最大似然估计法的探究式教学:从矩估计法对均匀分布参数估计有相应缺陷着手,讲明求估计量应该利用分布信息.而分布信息就是样本的似然函数,因此求估计量就从它的似然函数开始,利用频率是概率的估计作为载体,说明求概率的最大似然估计其实就是在给定频率的情况下,找到与之最为匹配的概率.     

基于经验似然的部分线性模型的统计诊断

经验似然方法己经被广泛应用于许多模型的统计推断.本文基于经验似然对部分线性模型进行统计诊断.首先给出模型的估计方程,进而得到模型参数的极大经验似然估计;其次,基于经验似然研究了三种不同的影响曲率;最后通过随机模拟和实例分析,说明了统计诊断方法的有效性.     

Logistic回归模型的经验似然诊断

经验似然方法已经被广泛用于许多模型的统计推断.基于经验似然对Logistic回归模型进行统计诊断.首先给出模型的估计方程,进而得到模型参数的极大经验似然估计;其次,基于经验似然研究了三种不同的影响曲率;最后通过实例分析,说明了统计诊断方法的有效性.     

非线性半参数回归模型的最大经验似然估计

对于非线性半参数回归模型的估计问题,利用经验似然方法,给出了回归系数,光滑函数以及误差方差的最大经验似然估计.在一定条件下证明了所得估计量的渐近正态性和相合性.     

核实数据帮助下误差在反映线性模型经验似然降维推断

在核实数据帮助下, 考虑误差在反映线性模型. 半参数降维技术分别应用于定义β的渐近正态估计和β与其线性组合的被估计经验似然及调整经验似然. 我们分别证明被估计的经验对数似然及其调整的经验对数似然渐近于独立卡方变量加权和的分布及标准卡方分布.     

截断情况下线性回归模型响应变量均值的经验似然

本文讨论了在带有截断情况的线性回归模型中 ,响应变量均值的估计问题 .将经验似然的方法应用到带有截断情况的回归模型中 ,在估计响应变量的均值时构造了调整的经验似然统计量 ,证明了在一定的条件下 ,该统计量渐近服从 χ2 分布 ,给出了均值的置信区间 ,并与正态下得到的结果进行了比较 ,模拟的结果说明了经验似然的优良性 .     

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.     

右删失数据下非线性回归模型的经验似然推断

考虑随机右删失数据下非线性回归模型,提出了模型中未知参数的调整的经验对数似然比统计量.在一定的条件下,证明了.所提出的的统计量具有渐近χ~2分布,由此结果构造了兴趣参数的置信域.通过模拟研究,对经典的经验似然、调整的经验似然和非线性最小二乘方法在有限样本下进行了比较,并对氯离子浓度试验数据进行了分析.     

相协误差下部分线性模型的经验似然推断（英文）

在平稳相协误差下,本文采用分组经验似然方法构造部分线性模型回归系数的置信区域,证明了分组经验似然比统计量渐近卡方分布,该结果可用于构造回归系数的经验似然置信域.进一步地,我们还在有限样本情形做了数值模拟研究.     

平衡增加的经验欧氏似然

经验(欧氏)似然方法是近年来非常流行的一种非参数统计方法.针对经验(欧氏)似然的凸包限制和计算复杂问题,本文借助Emerson和Owen (2009)所提出的平衡增加思想对经验欧氏似然进行修正,得到了平衡增加的经验欧氏似然.随后论文从理论和模拟两个方面进行了研究.理论上给出了该方法与经验欧氏似然检验函数之间的联系,即在固定的样本量n下随着添加点位置的连续变化,检验方法可以从简单的均值增加经验欧氏似然变化到经验欧氏似然检验;模拟结果显示,适当选取调整因子,平衡增加的经验欧氏似然相对于(调整)经验欧氏似然而言,在大多数情况下,其分布更接近于对应的极限分布.