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1.
胡跃清 《东南大学学报(自然科学版)》1995,25(6):14-18
本文首先导出非线性回归模型中,当权函数具有较一般形式时异方差性检验的Score检验统计量,然后讨论了线性模型中自变量或因变量的扰动为Score检验统计量的影响,最后给出了两个应用实例。 相似文献
2.
讨论了具有双线性DBL(1,0,1)误差的非线性回归模型的相关性和方差齐性的检验问题,用Score检验方法给出了双线性项检验以及相关性和方差齐性同时检验的检验统计量,并用随机模拟验证了检验方法的正确性;推广和发展了具有线性序列误差回归模型的结果;最后将结果应用于DBL(0,1,1)误差的非线性回归模型。 相似文献
3.
影响图在非线性回归异方差检验中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
提出把加权非线性回归模型看作一个扰动模型,利用影响图的正则曲率研究了此模型的异方差检验问题,并在此基础上得到了改进的Score统计量。最后用具体的数值实例说明所得结论的有效性。 相似文献
4.
讨论随机误差是AR(p)序列的非线性回归模型的异方差和自相关性检验问题.首先导出联合检验的score统计量,然后利用参数的正交变换,得到了调整的score检验统计量.当模型存在自相关性时,给出了检验异方差性的score统计量和调整的score统计量.最后利用得到的检验方法分析了氯化物数据,分析结果表明,该数据具有显著的异方差和AR(2)相关性. 相似文献
5.
在讨论了具有AR(2)误差的非线性回归模型相关性和异方差性的联合检验的基础上, 首先导出了关于误差相关性和异方差性的似然比检验统计量和Score检验统计量, 然后根据参数正交变换, 得到了修正的似然比检验统计量和修正的Score检验统计量, 推广了文献[1]的结果。 相似文献
6.
7.
孙慧慧 《新乡学院学报(自然科学版)》2012,(4):300-301,308
将Huber函数引入线性回归模型的对数似然函数中,利用Fisher Scoring迭代法得到参数的稳健估计(M估计);在M估计的基础上,对模型进行异方差检验,建立Score检验统计量;最后用一组实际数据说明本文方法的有效性. 相似文献
8.
朱元正 《重庆工商大学学报(自然科学版)》2017,34(6):34-37
针对现有回归模型异方差性检验的局限性,借鉴尺度参数检验与重抽样方法的思想,通过对残差序列进行随机抽样,提出了一种可行的非参数检验方法;该方法具有更强的适用性,Monte Carlo模拟结果表明,其检验效果良好,尤其针对样本量较小的情形。 相似文献
9.
朱仲义 《河海大学学报(自然科学版)》1996,24(2):110-115
在一类异方差非线性模型中,在一定正则条件下,证明了回归参数的拟似然估计(QLE)的唯一存在性、强相合性及渐近正态性;最后导出了估计量的渐近方差的相合估计;从而进一步推广和发展了Mccullagh(1983)、Jennrich(1969)及Wu,c·F(1981)的结论。 相似文献
10.
在带有ARIMA(0,1,0)误差的非线性回归模型中,利用梯度方向研究了观测数据对于其异方差检验的Score统计量的局部影响,分别得到了因变量及自变量的微小扰动情况下度量最大局部影响的诊断统计量.最后,给出了具体的数值实例,说明了本文结论的有效性. 相似文献
11.
考虑非线性半参数回归模型,构造了模型中未知参数的经验欧氏似然比统计量,并证明了所提出的统计量具有渐近χ2分布,由此,可构造未知参数的置信域. 相似文献
12.
考虑随机右删失数据下非线性回归模型中响应变量均值的估计问题,应用经验似然方法构造响应变量均值的调整的经验似然比统计量,证明了在一定的条件下,统计量渐近服从x2分布,所得结果给出了均值的渐近置信域. 相似文献
13.
可靠性增长试验是产品研制阶段不可缺少的一项提高产品可靠性的工程项目。成败型试验的可靠性增长数据通常用Gompertz模型进行评估,但存在S形增长数据拟合精度差的不足。根据高斯一牛顿最小二乘法和多元线性回归最小二乘法原理,提出改进的Gompertz模型参数估计的非线性回归最小二乘法。用试验数据对改进后的模型进行验证,拟合度较好。 相似文献
14.
15.
煤矿安全是当前安全生产工作的重中之重。为掌握煤矿安全生产情况,降低事故损失,保证中国煤炭工业健康、快速、可持续发展,本文在传统GM(1,1)模型的基础上,建立了关于煤矿百万吨死亡率的尾部残差修正GM(1,1)模型。将该方法应用于2001—2011年全国煤矿百万吨死亡率分析,并以此为基础对2012、2013年的煤矿百万吨死亡率进行预测,与传统GM(1,1)模型的预测结果进行对比分析。研究结果表明,传统的GM(1,1)模型精度较差,最大误差达到14.35%,经修正的尾部残差GM(1,1)模型预测结果可靠,实际值与预测值平均相对误差1.14%,最大相对误差3.81%,各项指标均明显优于传统的GM(1,1)预测模型,为政府、矿山企业制定安全生产目标、政策以及建立科学高效的安全管理机制提供理论依据。 相似文献