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1.
本文研究了自适应设计下广义线性回归的拟似然方程∑ni=1xi(yi-μ(xi′β))=0,其中yi是q维向量,xi是p×q阶随机矩阵,在一定条件下证明了方程的解^βn具有渐进正态的性质. 相似文献
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在对Fisher信息矩阵的最小特征根最一般的假定,响应变量的矩条件尽可能弱和其它正则条件下,证明了自适应设计广义线性模型中极大拟似然估计的强相合性与渐近正态性,同时给出了强收敛速度. 相似文献
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广义线性回归拟似然估计的强相合性 总被引:2,自引:0,他引:2
本文研究了广义线性模型g=μ(x'β0)+e中形如的拟似然方程,在一定的条件下证明了当n充分大时此方程以概率1有解βn,得到了βn的强相合性和收敛速度. 相似文献
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广义线性回归拟似然估计的强相合性 总被引:9,自引:0,他引:9
本文研究了广义线性模型y=μ(x'β0)+e中形如∑xi(yi-μ(xiβ))=0的拟似然方程,在一定的条件下证明了当n充分大时此方程以概率1有解βn,得到了βn的强相合性和收敛速度. 相似文献
6.
讨论了响应变量为单参数指数族且在零点处膨胀的广义线性模型的大样本性质,对其参数进行了极大似然估计,给出了一些正则条件.基于所提出的正则条件,证明了模型参数极大似然估计的相合性与渐近正态性. 相似文献
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广义线性模型极大似然估计的强相合性与渐近正态性 总被引:1,自引:0,他引:1
本文研究了若干重要类型的离散响应变量广义线性模型,在sum from i=1 to n ZiZi'的最小特征根大于cnα(对某个c>0,α>0)等条件下证明了回归参数向量的极大似然估计的强相合性与渐近正态性,其中设计阵序列{||Zn||}可以为无界序列. 相似文献
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设有该文第1节所描述的广义线性回归模型,以$\underline{\lambda}_n$和$\overline{\lambda}_n$分别记$\sum\limits_{i=1}^{n}Z_iZ_i^{\prime}$的最小和最大特征根,$\hat{\beta}_n$记$\beta_0$的极大似然估计.在文献[1]中,当\{$Z_i,i\ge1$\}有界时得到$\hat{\beta}_n$强相合的充分条件,在自然联系和非自然联系下分别为$\underline{\lambda}_n\rightarrow\infty$, $(\overline{\lambda}_n)^{1/2+\delta}=O(\underline{\lambda}_n)$(对某$\delta>0$)以及$\underline{\lambda}_n\rightarrow\infty$, $\overline{\lambda}_n=O(\underline{\lambda}_n)$.作者将后一结果改进为只要求$(\overline{\lambda}_n)^{1/2+\delta}=O(\underline{\lambda}_n)$,从而与自然联系情况下的条件达到一致. 相似文献
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For the Generalized Linear Model (GLM), under some conditions including that the specification of the expectation is correct, it is shown that the Quasi Maximum Likelihood Estimate (QMLE) of the parameter-vector is asymptotic normal. It is also shown that the asymptotic covariance matrix of the QMLE reaches its minimum (in the positive-definte sense) in case that the specification of the covariance matrix is correct. 相似文献
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在广义线性模型中,若(对某个α>0),且其它一些正则条件满足,可以证明Wald检验统计量的渐近分布是X2分布,其中,是ZiZi'的最小特征根,Zi是有界的p×q回归系数,yi是q×1响应变量. 相似文献
13.
当分布密度的形式未知时,参数的极大似然估计没有明确的解析表达式,也不能通过设计算法由计算机运算得到。本文我们将从该分布中抽取的样本当作是来自另一个形式已知的分布密度的样本,该已知分布密度的选取依赖于未知的分布密度,但是具有与未知分布相似的边界性质。基于这两个分布族,我们提出了拟极大似然估计的概念,同时,对这种拟极大似然估计的渐近性质进行了讨论。结果表明拟极大拟然估计与极大似然估计有关相同的渐近性质,并且由于拟极大似然估计的获得不依赖于未知分布密度的形式,只与一已知的分布密度有关,使得通过计算机可以实现对其的求解。 相似文献
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考虑包含如方差分量模型、似乎不相关回归方程模型、增长曲线模型和扩充的增长曲线模型等众多常见模型的一类较广泛的线性模型。对模型中误差向量的分布不作假定时,给出了在二次损失或矩阵损失下存在回归系数的线性可估函数的一致最小风险线性无偏估计的充分必要条件。 相似文献
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在一定条件下证明了当广义线性回归参数β0的极大似然估计^βn满足形如Fn1/2(β0)(^βn-β0)d→ N(0,I)的极限定理时,用^βn取代Fn1/2(β0)中的β0时,结果仍成立. 相似文献
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ON ASYMPTOTIC NORMALITY OF PARAMETERS IN LINEAR EV MODEL 总被引:2,自引:0,他引:2
This paper studies the parameter estimation of one dimensional linear errors-in-variables (EV) models in the case that replicated observations are available in some experimental points. Asymptotic normality is established under mild conditions, and the parameters entering the asymptotic variance are consistently estimated to render the result useable in construction of large-sample confidence regions. 相似文献