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本文考虑变系数ARCH—M模型,构造了非参数部分和参数部分的截面似然估计。基于估计的渐近性质,构造了Wald检验统计量来检验模型是否具有条件异方差性。数值模拟结果表明,所构造的估计和Wald统计量具有良好的有限样本性质。 相似文献
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最大似然估计的一个推广 总被引:3,自引:0,他引:3
我们常常会遇到最大似然估计不存在的情况,这种情况以在非正态回归模型中最为典型。当参数向量不能被估计时,人们对参数向量的线性函数的估计饶有兴趣。本文给出了这些线性函数的广义最大似然估计的定义,讨论了它的性质,并得到了利用投影变换确定具有有限广义最大似然估计的线性函数的方法。最后,通过几个常见的定性资料统计模型的实例,展现了求广义最大似然估计的实施过程。 相似文献
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本文研究既含有固定效应又含有随机效应的线性混合模型,在随机效应的方差不同即异方差情况下,即考虑方差受外界因素的影响,如温度、湿度等,我们称之为协变量,在有协变量情况下对方差建立对数线性模型,运用最大似然估计讨论了固定效应的估计和随机效应的预测,并且用约束最大似然(REML)方法研究对数线性模型中参数和随机误差中参数(离差参数)的估计,并讨论估计量的性质及离差参数估计量的渐近正态性。 相似文献
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线性相关模型中误差方差的经验似然估计及其Bootstrap 总被引:1,自引:0,他引:1
石坚 《数学物理学报(A辑)》1997,17(1):38-46
该文利用经验似然方法,对线性相关模型中误差方差的传统最小二乘型估计进行修正,得到的修正估计其渐近方差比传统估计的更小.同时,我们还讨论了修正估计的Bootstrap逼近问题.关键词##4相关模型;;误差方差;;最小二乘;;经验似然;;Bootstrap. 相似文献
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《数学的实践与认识》2020,(4)
在随机缺失(MAR)机制下利用经验似然方法构造了线性回归模型中误差方差的估计.并在一定条件下,证明了该估计的渐近正态性,由此得出当误差的分布不对称时,该估计的渐近方差比常用估计的渐近方差小. 相似文献
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