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1.
本文研究三种两样本经验Euclidean似然方法,基于两个无偏估计函数的经验Euclidean似然方法,基于一个无偏估计函数和一个历史经验估计的经验Euclidean惩罚似然方法,基于两个经验估计的加权和方法,我们研究了这些方法的强相合性,渐近正态性和渐近有效性,研究表明,这三种方法是同等渐近有效的。 相似文献
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对于多元失效时间数据,可以根据工作独立的假定来估计边际风险模型中的未知参数,但工作独立方法通常会失去估计的效率.为了充分利用不同失效类型之间的潜在相关性,提高估计的效率,可以通过加权的方法给出参数的加权部分似然估计.然而由于多元失效数据是高维数的数据,选择最优权是困难的.因此,Fan,Zhou,Cai和Chen曾基于参数估计向量中每个元的方差提出了一些次优加权方法,然后从参数向量所有分量估计的角度出发,构造了未知参数的复合加权部分似然估计,但他们没有给出这些复合加权估计的渐近性质.本文将对复合加权部分似然估计进一步的研究,推导了这个估计的渐近正态性,并给出了该估计的协方差阵以及协方差估计.同时,将该方法应用于艾滋病临床试验的实际数据,给出了有意义的解释和说明.最后进行了相关估计的一些数值模拟计算. 相似文献
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上证股指极值模型估计和VaR计算 总被引:2,自引:0,他引:2
桂文林 《数学的实践与认识》2008,38(19)
POT极值模型参数的准确估计是计算金融资产回报厚尾分布市场风险的关键.由n阶概率加权矩得到参数的二项式回归估计,而将参数的零,一阶概率加权矩估计予以推广.极大似然估计中.将极大化似然函转化为二元函数无条件极值问题·其他参数估计方法的结果作为迭代的初始值,通过它们的似然函数值和极大似然函数值的比较以及迭代次数判断方法的优劣.实证研究表明:参数的零、一阶概率加权矩估计较接近于真值,随着阶数的提高,二项式回归参数估计的误差很大.参数的极大似然估计优于非线性回归估计优于零、一阶概率加权矩估计.在此基础上计算上证A股指数vaR值. 相似文献
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将逆概率加权法和推广的逆概率加权法用于缺失数据下估计方程经验似然推断中,得到两种参数估计的渐近性质.同时可以得到两种方法所对应的估计方程是无偏的,相应的经验似然统计量都渐近卡方分布,从而避免的调整经验似然.数值模拟也进一步显示了两种方法的优势. 相似文献
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可加模型中参数的经验欧氏似然估计 总被引:1,自引:0,他引:1
可加模型是参数设计中一个非常重要,实用的模型。本文讨论了可加模型中参数的经验欧氏似然估计及其性质,并给出了一种与参数的经验欧氏似然估计渐近等效的加权LS估计,最后分析了一个数值例子。 相似文献
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核实数据下非线性EV模型中经验似然降维推断 总被引:4,自引:2,他引:2
本文研究了响应变量有误差的非线性模型.应用半参数降维技术构造未知参数的被估计经验似然及调整的经验似然,证明了所提出的被估计的经验对数似然与其调整的经验对数似然分别渐近于独立卡方变量加权和的分布与标准卡方分布,所得结果可用来构造未知参数的置信域. 相似文献
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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. 相似文献
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拟似然非线性模型包括广义线性模型作为一个特殊情形.给出了拟似然非线性模型中极大拟似然估计的弱相合性的一些充分条件,其中矩的条件要弱于文献中极大拟似然估计的强相合性的条件. 相似文献
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威布尔分布组与删失数据下最大似然估计的存在性 总被引:5,自引:0,他引:5
本文研究寿命服从威布尔分布,观测数据分组与可能删失的情况下,最大似然估计的存在性,针对所有数据类型,我们给出了最大似然估计存在性的一个充分必要条件,文章结尾讨论了仅一个失效数据时最大似然估计的计算。 相似文献
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本文研究了一种含有形状参数和尺度参数的加权可靠性指数分布.利用变量替换以及极大似然法,研究了在特定尺度参数下此分布的构造性表示,并导出了计算该分布两个参数极大似然估计的迭代解,同时还给出了估计参数的渐近分布形式. 相似文献
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研究了随机截尾情形下Rayleigh分布参数的最大似然估计,研究了最大似然估计的存在唯一性;在很一般的条件下证明了估计的强、弱相合性和渐近正态性. 相似文献
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提出适用于二级与多级评分项目组成的混合测试的加权最大似然潜在特质估计.使用N-R算法获得WML估计,并给出相关方程的详细推导.为探讨WML的性能,进行了模拟研究,所得到的结果表明,WML的估计比最大似然估计(MLE)具有更好的性能.最后,基于一个实际例子对该方法进行了实证研究. 相似文献
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林路 《数学物理学报(A辑)》1998,(Z1)
该文证明了,在非线性回归模型中,若以均方误差或均方误差矩阵为标准,拟似然估计是正则广义拟似然估计类中的最优估计,并讨论了拟得分函数最优性与拟似然估计最优性的关系.为改进拟似然估计,该文提出了一种约束拟似然估计,并证明了约束拟似然估计比拟似然估计有较小的均方误差. 相似文献