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本文研究数据非随机缺失下的分布函数估计问题.在确定缺失数据是否属于某些指定区间的前提下,对一维随机变量y的分布函数F(y)作出了估计.此时,假定数据缺失机制形式已知,但包含某未知多维参数θ.本文证明了未知参数θ的估计量(θ)的相合性和渐近正态性,也证明了分布函数F(y)的估计量F(y)的相合性和渐近正态性. 相似文献
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《应用概率统计》2021,(2)
小波估计方法一直是统计学领域中的研究热点和难点问题,在数据压缩、流体湍流、信号和图像处理、地震勘探等领域有着广泛的应用价值.本文以小波估计方法在数理统计中的应用为研究对象,重点介绍小波估计方法的基本理论、门限函数种类,以及小波估计方法在完全数据、不完全数据和纵向数据下的研究成果.由于数据的复杂性和不完全性,导致传统的研究方法不再适用,需要结合左截断数据、右删失数据、缺失数据和纵向数据的特点,利用插入法、回归校正法、插补法和可逆概率加权法,构造被估函数的非线性小波估计量,研究非线性小波估计量平均积分二次误差(mean integral square error,MISE)的渐近展开式和估计量的渐近正态性;讨论被估函数存在有限个不连续点时,非线性小波估计量MISE仍然成立;证明非线性小波估计量在包含很多不连续函数的Besov空间里的一致收敛性;利用小波估计方法研究回归模型中参数和非参数估计量的相合性和收敛速度;最后简要探讨小波估计方法未来的可能发展方向. 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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纵向数据下部分线性EV模型的渐近性质 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了纵向数据下部分线性EV函数关系模型.应用一般非参数权函数法和广义最小二乘法给出了未知参数β,误差方差σ2以及未知函数g(·)的估计.在一般的条件下,证明了β,σ2估计的渐近正态性,同时也给出了未知函数g(·)估计的收敛速度,其结果是独立数据情形下相应结果的推广. 相似文献
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左截断数据是一类具有特殊结构的缺失数据,当且仅当研究变量大于一定的阈值时才能取得观察值.本文针对左截断数据下的非线性回归模型,提出了加权分位数估计方法,利用加权方式处理左截断缺失数据,取得了与完整数据相近的估计结果.并在一定假设条件下,证明了所提估计方法的一致性和渐近正态性等大样本性质,最后通过数值模拟展现所提估计方法的有限样本表现. 相似文献
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本文在多种复杂数据下, 研究一类半参数变系数部分线性模型的统计推断理论和方法. 首先在纵向数据和测量误差数据等复杂数据下, 研究半参数变系数部分线性模型的经验似然推断问题, 分别提出分组的和纠偏的经验似然方法. 该方法可以有效地处理纵向数据的组内相关性给构造经验似然比函数所带来的困难. 其次在测量误差数据和缺失数据等复杂数据下, 研究模型的变量选择问题, 分别提出一个“纠偏” 的和基于借补值的变量选择方法. 该变量选择方法可以同时选择参数分量及非参数分量中的重要变量, 并且变量选择与回归系数的估计同时进行. 通过选择适当的惩罚参数, 证明该变量选择方法可以相合地识别出真实模型, 并且所得的正则估计具有oracle 性质. 相似文献
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《数学的实践与认识》2015,(8)
考虑纵向数据下的变系数回归模型y_(ij)=x_(ij)~Tθ(t_(ij))+e_(ij)i=1,2,…,n j=1,2,…,m.利用小波光滑和加权最小二乘方法,分别研究了模型中未知参数θ(·)的小波估计θ(·)和误差方差σ~2的小波估计σ~2,在适当的条件下,证明了θ的强相合性,强相合速度,并得到θ和σ~2的渐近正态性. 相似文献
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纵向数据是数理统计研究中的复杂数据类型之一0,在生物、医学和经济学中具有广泛的应用.在实际中经常需要对纵向数据进行统计分析和建模.文章讨论了纵向数据下的半参数变系数部分线性回归模型,这里的纵向数据的在纵向观察在时间上可以是不均等的,也可看成是按某一随机过程来发生.所研究的半参数变系数模型包括了许多半参数模型,比如部分线性模型和变系数模型等.利用计数过程理论和局部线性回归方法,对于纵向数据下半参数变系数进行了统计推断,给出了参数分量和非参数分量的profile最小二乘估计,研究了这些估计的渐近性质,获得这些估计的相合性和渐近正态性. 相似文献
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本文考虑如下纵向数据半参数回归模型:y_(ij)=x′_(ij)β+g(x_(ij))+e_(ij).结合最小二乘法和非参数权函数估计方法得到模型中参数β,回归函数g(·)的估计,并在适当条件下证明了估计量的强相合性. 相似文献
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主要研究因变量存在缺失且协变量部分包含测量误差情形下,如何对变系数部分线性模型同时进行参数估计和变量选择.我们利用插补方法来处理缺失数据,并结合修正的profile最小二乘估计和SCAD惩罚对参数进行估计和变量选择.并且证明所得的估计具有渐近正态性和Oracle性质.通过数值模拟进一步研究所得估计的有限样本性质. 相似文献
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项目反应理论(IRT)模型是教育统计与测量中一种十分重要的模型,它包含项目参数和能力参数.目前一种常用的估计IRT模型项目参数的方法是由Woodruff和Hanson(1997)应用EM算法给出的,它用于完全反应数据,而把能力参数看作缺失数据.本文将Woodruff的方法推广到处理缺失反应的情况,基本思想是把能力参数和缺失反应均看作缺失数据,再运用EM算法估计参数.通过模拟研究,在不同被试人数和不同缺失比例的情况下,本文比较了我们给出的方法和BILOG-MG软件的缺失数据处理方法的参数估计效果.结果表明,在大多数情况下,本文提出的方法能得到更好的估计. 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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φ-混合样本下,当响应变量满足随机缺失机制时,利用回归填补方法填补缺失的数据,在此基础上给出了线性模型回归系数的估计,并在一定的条件下证明了估计的渐近正态性. 相似文献