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本文研究了不等式约束条件下部分线性回归模型的参数估计问题,利用最优化方法和贝叶斯方法,给出了不等式约束条件下部分线性回归模型的最小二乘核估计和最佳贝叶斯估计,并且证明了在一定条件下,带约束条件的最小二乘核估计在均方误差意义下要优于无约束条件的最小二乘核估计。 相似文献
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时空数据经常含有奇异点或来自重尾分布,此时基于最小二乘的估计方法效果欠佳,需要更稳健的估计方法.本文提出时空模型的基于局部众数(local modal, LM)的局部线性估计方法.理论和数据分析结果都显示,若数据含有奇异点或来自重尾分布,基于局部众数的局部线性方法比基于最小二乘的局部线性方法有效;若数据无奇异点且来自正态分布,两种方法效率渐近一致.本文采用众数期望最大化(modal expectation-maximization, MEM)算法,并在数据相依情形下得出估计量的渐近正态性. 相似文献
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半参数再生散度非线性模型(SRDNM)是再生散度非线性模型和半参数回归模型的自然推广和发展,它包括半参数非线性模型和半参数广义线性模型等特殊模型. 基于非参数部分的局部核估计, 给出了SRDNM模型中参数的投影核估计与刀切估计, 并对其进行了理论比较. 在一定的正则条件下,得到了这两类估计的强相合性与渐近正态性. 相比之下, 刀切估计比投影核估计具有更大的渐近方差. 最后, 模拟研究和实例分析被用来说明所给方法的有效性. 相似文献
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在纵向研究中,我们常常会对一些非终止事件感兴趣,例如,与健康相关的生存质量.然而,死亡事件可能会在我们观测到这些感兴趣的变量之前发生,这种情况称之为截断数据.此外,每个个体的观察时间可能是不规律的,而且协变量对于感兴趣事件的影响也可能很复杂.本文提出了一个新的用于拟合被死亡截断的数据的半参数部分线性单指标模型,并用局部线性核方法近似非参数的连接函数,构造了参数部分的估计方程.本文证明了连接函数的局部线性核估计具有一致相合性,但收敛速度低于n~(1/2).为了消除这一低速收敛的影响,本文提出了一种数据分割的方法,证明了参数部分估计量的渐近正态性.本文通过一些数值模拟检验所提方法在有限样本下的表现,并分析了一组老年痴呆症的数据. 相似文献
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本文考虑纵向数据半参数回归模型,通过考虑纵向数据的协方差结构,基于Profile最小二乘法和局部线性拟合的方法建立了模型中参数分量、回归函数和误差方差的估计量,来提高估计的有效性,在适当条件下给出了这些估计量的相合性.并通过模拟研究将该方法与最小二乘局部线性拟合估计方法进行了比较,表明了Profile最小二乘局部线性拟合方法在有限样本情况下具有良好的性质. 相似文献
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缺失数据下的半参数变系数模型的借补估计 总被引:1,自引:0,他引:1
本文在响应变量随机缺失情形下讨论了半参数部分线性变系数模型的估计问题.首先采用局部线性方法估计系数函数,然后进一步估计常数系数.最后利用回归方法借补缺失的响应值,再用全部数据估计常数系数.本文进-步讨论了利用完整个体方法及借补方法求得的参数估计的渐近性质,并进行了模拟比较. 相似文献
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研究随机约束条件下半参数变系数部分线性模型的参数估计问题,当回归模型线性部分变量存在多重共线性时,基于Profile最小二乘方法、s-K估计和加权混合估计构造参数向量的加权随机约束s-K估计,并在均方误差矩阵准则下给出新估计量优于s-K估计和加权混合估计的充要条件,最后通过蒙特卡洛数值模拟验证所提出估计量的有限样本性质. 相似文献
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根据最小一乘准则,推导出最小一乘局部线性估计的计算方法,并通过对模拟数据的计算和分析,对比最小一乘核算法和最小二乘局部线性算法,验证了最小一乘局部线性算法是一种有效的,稳健的估计方法,并且有降低边界效应的作用. 相似文献
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在一般多元线性模型中就基于岭估计的预测量与最优线性无偏预测量的最优性判别问题进行了讨论,得到了基于岭估计的预测量在矩阵迹意义下优于最优线性无偏预测量的充要条件. 相似文献
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极大似然估计作为参数估计中较为有效的一种估计方法,在误差分布未知下无法进行,另一方面,时空数据经常含有奇异点或来自重尾分布,此时基于最小二乘的估计方法效果欠佳.考虑时空异质性和相关性,针对误差分布未知的时空模型,本文提出基于核密度估计的自适应非参数估计方法.在较弱的条件下证明了该估计量和已知误差分布下的局部极大似然估计... 相似文献
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基于最优估计的数据融合理论 总被引:8,自引:0,他引:8
本文提出了一种最优加权的数据融合方法,分析了最优权值的分配原则;给出了多源信息统一的线性融合模型,使其表示不受数据类型和融合系统结构的限制,并指出在噪声协方差阵正定的前提下,线性最小方差估计融合和加权最小二乘估计融合是等价的;介绍了数据融合中的Bayes极大后验估计融合方法,给出了利用极大后验法进行传感器数据融合的一般表示公式;最后以两传感器数据融合为例,证明了利用Bayes极大后验估计进行两传感器数据融合所得到的融合状态的精度比相同条件下极大似然估计得到的精度要高,同时它们均优于任一单传感器局部估计精度。 相似文献
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基于非参数函数的核估计,构造了部分线性自回归模型中误差四阶矩的相合估计,从而给出了误差方差核估计的渐近正态性,并通过模拟算例和实例说明了其应用. 相似文献
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针对部分线性模型提出了一种新的估计方法-Profile局部最小二乘估计,方法结合了非参数部分的参数信息.另外对于部分线性模型中非参数部分是否为某一参数函数的检验问题,基于比较原假设与备择假设下模型拟合的残差平方和的思想构造了检验统计量,并给出了计算检验p-值的精确方法和三阶矩χ2逼近方法. 相似文献
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主要讨论了随机删失下的部分线性模型,利用基于分布函数的核估计和最小二乘法,给出了删失情况下参数和非参数部分的估计,并证明了它们的强相合性. 相似文献