随机删失下半参数回归模型的估计理论

本文研究了随机右删失情形下半参数回归模型中未知参数的估计问题,证明了它们的渐近正态性．文中结果是完全数据情形下相应结果的推广和改进     

随机删失半参数回归模型中估计的渐近性质

设Y是表示生存时间并遵从下面半参数模型Y=Xβ+g(T)+ε的随机变量,(X,T)是取值于R×[0,1]上的随机变量,β是未知参数,g(·)是[0,1]上的未知回归函数,ε是随机误差。当Y因受某种随机干扰而被随机右删失时,就删失分布未知的情形分别定义了β与g(·)的估计^{^}β_n与^{^}g_n(·),在一定条件下证明了^{^}β_n的渐近正态性,并得到了^{^}g_n(·)的最优收敛速度。     

随机右删失数据下半参数线性变换模型的经验似然推断

本文研究了响应变量随机右删失情形下半参数线性变换模型的经验似然推断问题.构造了参数的经验似然比检验统计量,证明了经验似然比检验统计量的渐近分布为加权卡方分布.在此基础上,对经验似然比检验统计量进行了调整,证明了调整的经验似然比检验统计量的渐近分布为标准的卡方分布.基于经验似然和调整的经验似然方法,分别给出了回归参数的一定置信水平的置信域.最后对本文的方法和传统的正态逼近方法进行了模拟比较,模拟结果显示,从置信域的大小和经验覆盖概率两个角度看,本文的方法均比正态逼近方法优越.     

随机右删失数据下半参数线性变换模型的经验似然推断北大核心CSCD

本文研究了响应变量随机右删失情形下半参数线性变换模型的经验似然推断问题.构造了参数的经验似然比检验统计量,证明了经验似然比检验统计量的渐近分布为加权卡方分布.在此基础上,对经验似然比检验统计量进行了调整,证明了调整的经验似然比检验统计量的渐近分布为标准的卡方分布.基于经验似然和调整的经验似然方法,分别给出了回归参数的一定置信水平的置信域.最后对本文的方法和传统的正态逼近方法进行了模拟比较,模拟结果显示,从置信域的大小和经验覆盖概率两个角度看,本文的方法均比正态逼近方法优越.     

响应变量删失情况下线性模型的FIC模型选择和模型平均

本文给出了响应变量随机右删失情况下线性模型的FIC (focused information criterion) 模型选择方法和光滑FIC 模型平均估计方法, 证明了兴趣参数的FIC 模型选择估计和光滑FIC 模型平均估计的渐近正态性, 通过随机模拟研究了估计的有限样本性质, 模拟结果显示, 从均方误差和一定置信水平置信区间的经验覆盖概率看, 兴趣参数的光滑FIC 模型平均估计均优于FIC, AIC (Akaikeinformation criterion) 和BIC (Bayesian information citerion) 等模型选择估计; 而FIC 模型选择估计与AIC 和BIC 等模型选择估计相比, 也表现出了一定的优越性. 通过分析原发性胆汁性肝硬化数据集, 说明了本文方法在实际问题中的应用.     

左截断右删失数据下半参数模型风险率函数估计

文章给出了右删失左截断数据半参数模型下的风险率函数估计,讨论了风险率函数估计的渐近性质,获得了这些估计的渐近正态性,对数律和重对数律.由于假定删失机制服从半参数模型下,从而知道模型的更多信息,因此对于给出参数的极大似然估计,可以改进风险率函数估计的渐近性质.也就是说,删失数据模型具有半参数的辅助信息下, 风险率函数估计的渐近方差比通常的完全非参数的估计的渐近方差更小.这说明加入了额外的信息提高了风险率函数估计的效率.     

随机删失半参数回归模型小波估计的渐近性质

考虑半参数回归模型Y_i=X_iβ g(T_i) e_i,i=1,2,…,n,β∈R为未知回归参数,g(·)为[0,1]上的未知Borel函数。在完全和右删失数据下,本文利用小波光滑方法并综合最小二乘法,就删失分布已知和未知的情形分别定义了β,g(T)的小波估计(?),(?)(T),在一定条件下,证明了(?)的渐近正态性,同时得到了(?)(T)的最优收敛速度。     

删失数据平滑非参数分位估计的Bahadur表示

本文讨论了在随机右删失情况下一种平滑非参数分位估计ｘｎ（ｐ）（ｘｎ（ｐ）是的解）．在一定的条件下获得了ｘｎ（ｐ）的Ｂａｈａｄｕｒ表示，作为推论获得了ｘｎ（ｐ）的渐近正态分布和重对数律．     

相依删失下基于连接函数的参数模型的统计分析

在临床数据的收集中,由于竞争性风险或者病人的退出可能导致数据删失.删失数据的统计分析大多是基于独立删失的假定进行的.而实际情况中,数据的删失往往是非独立的,即删失变量和失效时间变量是相关的.相依删失使得原本复杂的删失数据处理变得更加困难.在本文中,假定删失变量和失效时间变量的联合分布可以用它们边际分布的连接函数函数表示,在给定连接函数下,得到了比例风险模型的极大似然估计.模拟计算显示,如果删失假定成立,本文所采用方法比独立删失假定下的估计方法更准确.     

初值修正灰色Verhulst模型的参数估计

研究了初值修正项为αz(1)(1)(其中α为修正参数)的灰色Verhuslt模型的修正参数估计方法.针对相关文献中,修正参数α求解无现成公式情况,通过最小化原始序列的一次累加序列与模拟序列之差,建立并求解一个非约束优化模型,获得了初值修正参数α的一个简单有效的计算公式,完善了相关文献中建立的初值修正灰色Verhuslt模型.最后,通过计算实例验证了修正参数公式可以有效提高初值修正灰色Verhuslt模型的精度.     

基于IRT的一种多级评分模型的参数估计

基于项目反应理论,文章先将双参数Logistic模型中的答对概率视为被试的得分率,采用最小二乘估计法先后对多级评分模型中的项目参数和能力参数进行估计,再根据已知条件将所得的结果加以迭代,提出了一种实用性很强的参数估计方法.     

线性模型参数估计的一种新的相对效率

本文对线性模型的最小二乘估计（ＬＳＥ）与最佳线性无偏估计（ＢＬＵＥ）提出了一种新的相对效率并给出了新的相对效率的上、下界,最后还讨论了新的相对效率与已有的几种相对效率的关系。     

一种估计Logistic模型参数的方法及应用实例

分析了Logistic函数的解析性质,得到了曲线上三个关键点和三个不同的增长阶段,利用差分和最小二乘法,给出了Logistic模型的一种便于使用的参数估计方法．并通过实例,建立Logistic模型对我国城镇居民家庭平均每百户彩色电视机拥有量的增长变化趋势进行了分析和预测．     

Possion跳—扩散模型的参数估计

受有序样品聚类思想的启发,针对期权定价模型中的Possion跳—扩散模型,提出了一种基于标的资产价格历史数据的参数估计方法,并得到了较好的结果.     

关于参数设计的一个注记

本文提出了参数设计中方差估计的一种新方法 -非参数估计方法 ,用以代替田口的信噪比中的方差估计。实例表明 ,该方法不但可以对因子进行分类 ,而且可以进行模型拟合的检查     

带删失结构的第二类Tobit模型的两步参数估计法

本文首先简要介绍一类样本选择模型并且对其研究方法进行回顾,然后基于样本选择模型,提出本文所研究的模型:带删失结构的第二类Tobit模型,提出一种新的两步估计法来对模型的参数进行估计。并且对提出的方法进行数据模拟,数据模拟结果表明估计的效果良好。     

具有线性趋势的回归信度模型中的估计和检验

研究具有线性趋势回归信度模型的参数估计和检验. 对该模型的回归系数和随机效应的方差,利用正交变换法得到了它们的极大似然估计, 并得到了参数的无偏估计. 对随机效应和是否有线性趋势采用似然比检验, 得到了似然统计量较好的近似$P$值, 并对检验的功效进行了模拟研究.     

A RECURSIVE ALGORITHM AND ITS CONVERGENCE FOR PARAMETER ESTIMATION OF CONVOLUTION MODEL

In this article, the problem on the estimation of the convolution model parameters is considered. The recursive algorithm for estimating model parameters is introduced from the orthogonal procedure of the data, the convergence of this algorithm is theoretically discussed, and a sufficient condition for the convergence criterion of the orthogonal procedure is given. According to this condition, the recursive algorithm is convergent to model wavelet A- = （1, α1,..., αq）.     

基于凸组合共轭梯度法的ARIMA模型参数估计

提出了一种凸组合共轭梯度算法,并将其算法应用到ARIMA模型参数估计中.新算法由改进的谱共轭梯度算法与共轭梯度算法作凸组合构造而成,具有下述特性:1)具备共轭性条件;2)自动满足充分下降性.证明了在标准Wolfe线搜索下新算法具备完全收敛性,最后数值实验表明通过调节凸组合参数,新算法更加快速有效,通过具体实例证实了模型...