基于Bootstrap法的样本函数条件极值的方差估计(英文)

对样本函数条件极值中γ2的估计进行了探讨,给出了γ2估计的一种方法—自助法,并对所得到的统计量的性质进行了分析.     

《方差估计引论》

书评:近年来,抽样调查在我国得到愈来愈广泛的应用,它的重要性和作用也日益被各方面所接受和认识。众所周知,抽样调查的主要目的是对总体目标量进行估计,而估计量的方差则是衡量抽样调查的精度,特别是有关抽样误差的一个重要标准。因此对估计量的方差进行控制与估计是抽样设计与分析中的一个十分重要的技术问题。一般的抽样调查教科书在介绍各种抽样方法时,虽然也涉及针对这种抽样方法的目标量估计的方差估计,但是由于实际中真正使用的抽样方案绝少只是一种抽样方法的单独使用,往往是多种方法的结合。根据这种实际抽样所得的复杂样本的方差…     

一类线性系统噪声方差的估计

本文对目标作匀速或匀加速直线运动时未知噪声的方差提出了一种新的估计方法。并把问题推广到动态噪声W(k)与测量噪声V(k)相关,以及V(k)为有色噪声两种情形,同时还考虑了W(k)、V(k)为时变噪声时的处理方法。与以往方法相比,此法简单、直观、易于在线实现。仿真结果表明是有效的。     

两个连续分布函数交点的估计

利用两样本的秩统计量和次序统计量 ,对两连续分布交点提出了一种新的点估计量和区间估计量 ,并论证了点估计的强相合性及渐近正态性 ,区间估计具有指定的渐近置信系数 ,还给出了其渐近精度     

时间序列期望和方差函数的半参数估计方法

以二阶差分序列为基础,针对相关系数平稳时间序列,给出了其期望函数与方差函数的半参数估计形式.核方法的运用使得无需假定非周期项的具体形式就能给出相应估计结果,避免了可能出现的假定错误.进一步,通过选取不同的判定函数,得到相应方差函数的估计结果,并对此类方法进行了理论上的总结.最后通过仿真实验验证了所提出方法的有效性.     

多元线性回归中的AP统计量和距离影响函数

本文对多元线性回归模型定义了AP统计量和距离影响函数;将它们分解为两项之积,指出强影响点、异常点、高杠杆点间的内在联系;讨论了上述三种点的探查方法.最后,给出与距离影响函数有关的一个定理.     

方差分量的改进估计

本文研究一类方差分量模型中方差分量的改进估计问题,对单向分类随机模型的对应于随机效应的方差分量,我们研究了一个不变估计类,它包含了一些常用重要估计。证明了在均方误差准则下,在该估计类中不存在一致最优不变估计,且方差分析估计是不容许估计。在一个重要子估计类中,找到了一致最优估计。对于较一般的含两个方差分量的混合模型,我们研究了一个非负估计类的性质,给出了它们的分布,并建立了它们优于方差分析估计的充分     

方差函数确定指数族的条件

本文以矩量问题的分布函数解为工具,给出了方差函数(V(m),M_0)确定REF(V(m),M)的充分必要条件.此外,作者还得到矩量问题有限支撑分布函数解存在的一个充分必要条件.     

不等方差线性模型中的AP统计量与信息比统计量

对线性模型：Y=Xβ ρ，E（ρ）=0,cov(ρ）=σ^2G,G=diag(g1,…gn)，探讨了单个数据点对σ^2的估计-↑σ^2，β的估计-↑β的广义方差|cov-↑β|及Fisher信息阵：σ^2X′G^-1X的影响，给出了度量准则和它的化简式及统计解释。     

线性模型回归系数与误差方差联立经验Bayesian估计的收敛速度

本文研究了正态线性模型回归系数与误差方差联立经验Bayesian估计的收敛速度。     

方差分量谱分解估计的几个性质

对于线性混合模型中方差分量的估计，虽有多种方法，但一般情况下只有方差分析估计和谱分解估计有显式解，本文就线性混合模型中含两个方差分量的情形，对方差分析估计和谱分解估计进行了比较，证明了在一些条件下两个估计的方差相等，由此推出谱分解估计也具有方差分析估计的某些优良性．文末用实例进一步说明了文中的结果．     

方差分量模型中回归系数估计的可容许性

本文考虑方差分量模型中回归系数函数g(β)的估计的可容许性问题. §2中给出了β的线性函数p′β的估计在平方损失之下,在线性估计类中为可容许估计的充要条件. §3中给出了β的估计在平方和损失之下,在线性估计类中为可容许估计的充分条件和必要条件.     

线性模型中误差方差估计的随机加权逼近

本文利用对样本随机加权的思想,构造了线性模型中误差方差估计的抽样分布的一种新的逼近,与传统的Boostrop方法相比,随机加权逼近不需要样本独立同分布的假设,在很广泛的条件下,我们证明了新逼近方法的相合性。     

误差方差的非齐次估计的可容许的充要条件

研究误差方差的非齐次二次估计的可容许性．在平方损失下,给出了一个非齐次二次估计在非齐次二次估计类中是误差方差的容许估计的充要条件．     

变系数EV模型基于核估计的误差方差估计

在利用核函数法和广义最小二乘法讨论变系数EV模型系数参数估计的基础上给出了其误差方差σ2的一种估计量(σ)2n,证明了所定义的估计量(σ)2n有很好的大样本性质.     

方差分量的广义谱分解估计

对于随机效应部分为一般平衡多向分类的线性混合模型,将王松桂(2002)提出的一种称之为谱分解估计的参数估计新方法推广到随机效应设计阵为任意矩阵的含两个方差分量的线性混合模型,给出了方差分量的广义谱分解估计方法,并证明了所得估计的一些统计性质。另外,还就广义谱分解估计类中某些特殊估计和对应的方差分析估计进行了比较,得到了它们相等的充分必要条件。     

参数设计中的方差估计

本文根据参数设计的特点,从条件分布的角度提出了参数设计中方差估计的方法,并对可计算性项目给出了相应的方差估计方式。对一个可计算性项目分别用田口的“直积法”和本文所提出的方法进行了分析,并与随机模拟的结果作了比较,结果表明本文所提出的方法与随机模拟的结果非常接近,而“直积法”与其相距较远。     

股票价格过程方差函数的统计推断

本文讨论了股票价格过程方差函数的估计问题,给出了估计量的大样本性质。     

方差分量模型参数的广义岭估计

本文先将方差分量模型的方差分量化为派生模型的均值参数，分别作出其相对于ＬＳＥ和ＢＬＵＥ的广义岭估计，再根据二步估计法作出原模型均值参数的广义二乘估计及其进行一步的岭估计。证明了这样不仅使方差分量估计的均方误差减少，而且使原模型均值参数估计的均方误差也不均加和地一步减少。本文还找到了岭参数仅仅依据于样本的估计，这样既将岭估计方法推进至方差分量模型，也改进了方差分量模型参数的离差均值对应方法。