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提出了一种新的带有二元连接函数的广义半参数模型,即二元连接模型(简称为BLM).使用轮廓似然方法估计模型的参数和非参数部分,并给出了计算算法.证明了所得的未知参数的估计量为n~(1/2)-相合,渐近正态且具有渐近最小方差,给出了实际数据分析和模拟研究,最终采用局部功效方法来检验非参数部分的线性性. 相似文献
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本文根据Huber的M估计理论,构造了广义线性模型参数递性M估计,以离散鞅的极限理论为工具,给出了参数递推M估计收敛于真参数的极限速度。 相似文献
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关于线性模型中线性参数函数可估计性,Milliken,Baksalary和 Kala证明了几个充分必要条件,但它们都涉及到广义逆矩阵的计算。本短文建立了另一个充分必要条件,其中不再包含任何形式的广义逆,只需求解线性齐次方程组和计算矩阵的秩。 相似文献
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本文提出了$\sigma(u)$的一种改进的估计$\wh\sigma_n(u)$, 在一定的条件下证明了$\sup\limits_{u}|\wh\sigma_n(u)-\sigma(u)|$相对于[1]中的估计以更快的速度依概率收敛于0, 并修正了定义区间. 相似文献
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本文提出了$\sigma(u)$的一种改进的估计$\wh\sigma_n(u)$, 在一定的条件下证明了$\sup\limits_{u}|\wh\sigma_n(u)-\sigma(u)|$相对于[1]中的估计以更快的速度依概率收敛于0, 并修正了定义区间. 相似文献
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向量参数的线性函数之广义最大似然估计 总被引:1,自引:0,他引:1
郭大伟 《高校应用数学学报(A辑)》2000,15(3):345-352
最大似然估计不存在的情况在非正态回归模型中最为典型,当参数向量不能被估计时,人们对参数向量的线性函数的估计饶有兴趣。本文给出了这些线性函数的广义最大似然 定义,建立了一些关于凹目标函数的结果,对某些特殊的目标函数,提供了求广义最大似然估计的具体途径,并详细地考虑了Cox的生存时间分析的模型。 相似文献
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半参数广义线性混合效应模型的影响分析 总被引:1,自引:1,他引:0
本文把随机效应当作是缺失数据并利用P-样条拟合非参数部分,从而得到了半参数广义线性混合效应模型(GPLMM)的MCNR估计算法;同时利用Q-函数,我们得到了模型的参数部分的广义Cook距离以及非参数部分的广义DFIT,此外,本文还研究了四种不同扰动情形的PLMM的局部影响分析,得到了相应的影响矩阵,最后,我们通过—个实际例子验证了所提出的诊断统计量的有效性。 相似文献
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广义部分线性模型是广义线性模型和部分线性模型的推广,是一种应用广泛的半参数模型.本文讨论的是该模型在线性协变量和响应变量均存在非随机缺失数据情形下参数的Bayes估计和基于Bayes因子的模型选择问题,在分析过程中,采用了惩罚样条来估计模型中的非参数成分,并建立了Bayes层次模型;为了解决Gibbs抽样过程中因参数高度相关带来的混合性差以及因维数增加导致出现不稳定性的问题,引入了潜变量做为添加数据并应用了压缩Gibbs抽样方法,改进了收敛性;同时,为了避免计算多重积分,利用了M-H算法估计边缘密度函数后计算Bayes因子,为模型的选择比较提供了一种准则.最后,通过模拟和实例验证了所给方法的有效性. 相似文献
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一、引言我们知道,通常的广义线性模型其联接函数为 g(μ)=η,并且预测η有一已知参数形式,即η=xβ.然而,如果预测依赖于协变量的形式知道的并不很清楚,那么这时采用参数的线性化结构并非总是适当的.当缺乏确切的信息时,有时用非参数方法更可取.但是,当确信某些关系具有一定的参数形式时,完全的非参数方法其效率可能相当低.于是,可以考虑更一般的模型——半参数广义线性模型,它是由 Green 和 Yandell 等一些作者提出来的.这个类包括了通常的广义线性模型及非参数广义线性模型,因而处理问题也就更灵活了. 相似文献
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该文系统研究了半参数广义线性随机效应模型的统计诊断与影响分析方法, 证明了数据删除模型和均值漂移模型的等价性定理, 给出了广义Cook距离等诊断统计量及异常点的Score检验统计量并研究了该模型的局部影响分析,分别对加权扰动模型, 响应变量扰动模型得到了影响距阵的计算公式, 最后通过一个实例验证了文中给出诊断方法的有效性. 相似文献
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本文用广义线性模型概念概括了目前最常用的回归、随机回归、自回归、广义自回归和门限自回归等模型,并且包括了它们的各种混合模型。广义线性模型具有非常广泛的应用背景。从七十年代宋期到现在,在这几年时间里,对于广义线性模型的最小二乘拟合方法的相容性理论研究,取得了重要的进展。从而为这类模型的广泛应用提供了可靠的理论基础。本文将概述这些进展中的主要内容。 相似文献
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对于聚集数据的线性模型,给出了参数β的聚集改进广义Liu估计,研究了该估计相对于最小二乘估计及相对于Peter—Karsten估计的两种相对效率,并得到了相对效率的上界.实例分析表明,聚集改进广义Liu估计比最小二乘估计、Peter—Karsten估计更有效. 相似文献
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聚集数据线性模型参数的广义岭估计的相对效率 总被引:1,自引:0,他引:1
周永正 《数学的实践与认识》2009,39(23)
对于聚集数据的线性模型,给出了参数的广义岭估计的两种相对效率,并得到了两种相对效率的上界. 相似文献
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