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本文研究缺失偏t正态数据下线性回归模型的参数估计问题,针对缺失偏t正态数据,为使样本分布更加接近真实分布,改善模型的回归系数、尺度参数、偏度参数和自由度参数的估计效果,提高参数估计的稳定性,提出一种适合缺失偏t正态数据下线性回归模型的修正随机回归插补方法.通过随机模拟和实例研究,同随机回归插补,多重随机回归插补方法比较,结果表明所提出的修正随机回归插补方法是有效可行的. 相似文献
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数据缺失在实际应用中普遍存在,数据缺失会降低研究效率,导致参数估计有偏.在协变量随机缺失(MAR)的假定下,本文基于众数回归和逆概率加权估计方法对线性模型进行参数估计.该方法结合参数Logistic回归和非参数Nadaraya-Watson估计两种倾向得分估计方法,分别构建IPWM-L估计量和IPWM-NW估计量.模拟研究和实例分析表明,众数回归模型比均值回归模型更具稳健性,逆概率加权众数(IPWM)估计方法在缺失数据下表现出了更好的拟合效果,与IPWM-L估计量相比, IPWM-NW估计量更稳健. 相似文献
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《数学的实践与认识》2016,(24)
利用EM算法和MCMC方法得到了左截断右删失数据下离散型寿命失效率变点模型的参数估计.利用筛选法对缺失数据进行填充,对各参数进行Gibbs抽样.随机模拟证实方法可行且参数估计的精度较高. 相似文献
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文章采用空间误差模型刻画个体之间的网络结构关系,讨论响应变量随机缺失时部分线性变系数空间误差模型的估计和借补问题.首先,利用矩阵分块和截面似然技术构建了参数估计量,并证明了参数估计量的渐近分布和未知系数函数估计量的收敛速度.其次基于部分线性变系数模型,提出了带有空间网络结构的缺失数据的借补方法.最后,通过蒙特卡洛模拟研究了估计量的有限样本性质,并将该方法应用于QQ数据集分析. 相似文献
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不同缺失率下EM算法的参数估计 总被引:1,自引:0,他引:1
缺失数据是林学研究中普遍存在的一种现象,依据极大似然的思想,对林学研究中有缺失数据的线性模型,推导出了基于EM算法参数估计的迭代公式,为考察样地林分质量,以8个杉木固定样地观测资料的真实数据建立模型,通过计算机模拟和有关的数据分析,得到了12种不同缺失率下参数的估计结果,并与完全数据时的参数估计进行了比较。 相似文献
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《数学的实践与认识》2016,(24)
基于逆概率加权方法研究了响应变量缺失下非线性回归模型的参数估计问题,提出了一种利用广义部分线性单指标模型对选择概率建模的加权半参数估计方法.从理论上证明了所得估计量具有渐近正态性,并通过数据模拟分析研究了所提方法在有限样本下的表现. 相似文献
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针对现实生活中大量数据存在偏斜的情况,构建偏正态数据下的众数回归模型.又加之数据的缺失常有发生,采用插补方法处理缺失数据集,为比较插补效果,考虑对响应变量随机缺失情形进行统计推断研究.利用高斯牛顿迭代法给出众数回归模型参数的极大似然估计,比较该模型在均值插补,回归插补,众数插补三种插补条件下的插补效果.随机模拟和实例分... 相似文献
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对于纵向数据下半参数回归模型,基于广义估计方程和一般权函数方法构造了模型中参数分量和非参数分量的估计.在适当的条件下证明了参数估计量具有渐近正态性,并得到了非参数回归函数估计量的最优收敛速度.通过模拟研究说明了所提出的估计量在有限样本下的精确性. 相似文献