截断情况下线性回归模型中回归系数的经验似然

在带有截断情况的线性回归模型中,应用经验似然的方法得到了关于回归系数调整的经验似然比统计量,证明了此时得到的调整经验似然比在一定的条件下,仍服从X^2分布,最后通过模拟得到了关于回归系数的置信区间．     

线性过程误差下部分线性回归模型的经验似然推断

考虑线性过程误差下的半参数回归模型,研究了回归参数的经验似然推断,证明了所提出的经验对数似然比渐近于卡方分布,由此可以构造回归参数的置信区间.     

含MA误差的线性模型的经验似然推断

采用拟极大似然估计方法获得含MA误差的线性模型估计方程。为了能够使用经验似然方法,先利用鞅差序列将估计方程中的二次型转化为线性形式;再构造关于模型参数的经验似然比统计量,在一定假设条件下证明该统计量渐近服从卡方分布;模拟结果表明,在参数置信域的覆盖率方面,经验似然方法比参数似然方法更接近置信水平。     

最大似然估计在一元线性回归中的应用

最大似然估计是参数估计的常用方法。应用最大似然估计方法估计一元线性回归方程中的未知参数,与用最小二乘估计得到相同的结果,说明此方法的适用性。     

同模型下数据缺失时线性回归模型反应变量均值的经验似然置信区间

在两独立总体具有相同的线性回归模型下,当第一总体的样本为完全样本,第二总体的反应变量完全缺失时,利用第一总体的样本信息,得到第二总体反应变量均值的经验似然置信区间.     

部分线性模型参数的经验欧氏似然置信域

构造了部分线性模型参数的经验欧氏似然比统计量,并讨论了它的极限分布,由此可构造部分线性模型参数的渐近置信域。     

协变量缺失下线性模型中参数的经验似然推断

考虑协变量缺失下线性模型中兴趣参数的经验似然推断,利用逆概率加权的方法构造未知参数的估计函数。在一定条件下,证明了基于本文构造的估计函数的经验对数似然比趋于一个标准的卡方分布,利用这个结果可以构造参数的置信域。最后,通过数值模拟,进一步验证了结论的正确性。     

空间自回归模型的经验欧氏似然推断

通过鞅差序列将空间自回归模型的估计方程中的二次型转化为线性形式,构造了空间自回归模型的参数的经验欧氏似然比统计量,并证明该统计量渐近服从卡方分布。     

等式约束下线性模型参数的经验似然估计

经验似然估计推断方法是非参数统计方法中应用比较广泛的一种.本文把经验似然方法推广到等式约束下的线性模型,得到了参数的经验似然比置信区间.     

基于经验似然的自回归条件久期模型的统计推断

利用经验似然方法对自回归条件久期(ACD)模型参数进行统计检验, 给出了自回归条件久期模型参数的经验似然比统计量, 并证明了该统计量渐近服从χ²-分布. 数值模拟结果表明, 经验似然方法优于拟似然方法.     

协变量缺失下线性EV模型中参数的经验似然推断

考虑协变量缺失下线性EV模型中参数的经验似然推断问题,利用逆概率加权的方法构造未知参数的估计函数.在一定条件下,证明了构造的估计函数其经验似然比趋于一个标准的卡方分布.利用这个结果可以构造参数的置信域.     

截断情况下回归函数的经验似然推断

讨论在数据截断情况下回归函数的经验似然比置信区间的统计推断．其中，响应变量的估计采用class k估计，响应随机变量和删失随机变量的分布函数用其对应的K-M函数替代，得到调整的对数似然比统计量渐近x1^2分布的结果．     

分块混合线性模型参数的极大似然估计

对于分块混合线性模型,研究了固定效应的参数估计,讨论了当B＇B=Ir,σ^2=σ1^2时混合线性模型中参数的极大似然估计。     

分位数回归模型的经验似然置信区域

在强平稳Ф-混合样本下,利用光滑经验似然方法,给出分位数回归模型参数的经验似然置信区域,得到类似于独立同分布时的结果.该结果优于非光滑LAD方法所得到的结果.     

右删失数据下带辅助信息的部分线性分位数回归模型经验似然推断

利用经验似然结合辅助信息的方法来改进右删失数据下部分线性分位数回归模型的参数估计,通过数值模拟在不同的右删失数据和不同的未知非参数函数下,比较了传统部分线性分位数回归方法和带辅助信息的部分线性分位数回归方法的估计结果的均方误差,进而证明了利用经验似然方法结合辅助信息的部分线性分位数回归方法更有效.     

平稳自回归模型的调整经验似然置信域

自回归模型在经济学及信息学等领域有广泛应用.其统计推断是统计学研究的重要问题之一.本文主要研究自回归模型的调整经验似然方法 .在Chuang和Chan利用自回归模型的条件最小二乘估计、通过得分函数构造的经验似然比统计量基础上,本文针对经验似然方法可能不存在解的情形构造了调整经验似然统计量,并证明调整后的经验似然比统计量的极限分布服从卡方分布.由此我们可以构造模型参数的调整经验似然置信域（区间）.最后,本文通过数值模拟比较了调整经验似然方法和经验似然方法的性能.结果显示,调整经验似然方法所得的区间估计具有更好的覆盖率.     

含内生协变量的泊松回归模型的经验似然推断

在模型的协变量为内生性协变量的情况下,考虑泊松回归模型的经验似然统计推断问题。通过结合一些辅助变量信息作为工具变量,提出一个基于工具变量的经验似然统计推断过程。数据模拟表明构造的经验对数似然比函数渐近服从标准卡方分布,进而给出了回归系数的置信域。并且模拟结果表明所提出的统计推断方法可以有效地消除协变量的内生性对估计精度的影响。     

变系数线性EV模型的经验似然推断

考虑变系数线性EV模型,构造了模型中未知系数函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具有渐近2χ分布,所得结果可以用来构造未知系数函数的逐点置信域,并给出了未知参数的最大经验似然估计(MELE),证明了其渐近正态性.     

非线性回归模型误差方差的经验似然估计

应用经验似然方法得到了非线性回归模型误差方差的经验似然估计,并证明了估计量的渐近正态性.通过数据模拟发现,经验似然方法得到的渐近方差比传统残差平方和方法得到的估计更小.     

移动平均模型的经验欧氏似然推断

研究了移动平均模型的经验欧氏似然推断问题.利用经验欧氏似然方法,通过鞅差序列处理移动平均模型估计方程中出现的二次型形式,构造出移动平均模型参数的经验欧氏似然比统计量,还证明了经验欧氏似然比统计量是渐近卡方分布.