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21.
BAHADURASYMPTOTICEFFICIENCYINASEMIPARAMETRICREGRESSIONMODEL¥LIANGHUA;CHENGPINGAbstract:TheauthorSgiveMLEθ1MLofθ1inthemodelY=θ...  相似文献   
22.
对固定设计下的一类半参数回归模型yi=xiβ+g(xi)+ei,i=1,2,…,n,综合最小二乘和非参数权函数估计方法,定义了,βg的估计量β∧n,gn∧及误差方差σ2的估计量σ2n∧.在适当条件下,证明它们具有强相合性和p(2)阶平均相合性.模拟的结果表明所得结果具有优良的性质.  相似文献   
23.
设(X,Y),(X1,Y1),…,(XnYn)为取值于 Rd× R的 i.i.d.随机变量,E(|Y|) <∞.设mn(x)为回归函数m(x)=E(|Y|X=x)基于分割的估计,本文在对mn(x)进行改良的条件下得到改良的基于分割的强相合估计.  相似文献   
24.
Bayesian inference is considered for the seemingly unrelated regressions with an elliptically contoured error distribution. We show that the posterior distribution of the regression parameters and the predictive distribution of future observations under elliptical errors assumption are identical to those obtained under independently distributed normal errors when an improper prior is used. This gives inference robustness with respect to departures from the reference case of independent sampling from the normal distribution.  相似文献   
25.
本文介绍非线性方程转化直线性方程和多元线性回归法来分析近代物理实验中塞曼效应分裂干涉圆环多处选点测量的处理过程。  相似文献   
26.
上市公司兼并规律的实证分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
本应用因子分析方法和Logistic回归模型,对上市公司兼并规律作了实证分析,得出的结论对优化上市公司资产重组具有参考意义。  相似文献   
27.
The asymptotic null distribution of the likelihood ratio test for two cases of ordered hypotheses in a particular genetic model is considered. A simple iterative process is proposed in order to get the restricted estimates. It is shown that both tests have asymptotically a chi-bar squared distribution and the same size. A simulation study is also conducted in order to compare the usual unrestricted test with the corresponding one of ordered hypotheses. Finally, the results are extended to some special cases.  相似文献   
28.
信息化对区域经济影响的数理分析   总被引:7,自引:0,他引:7  
本文以信息化与经济指标资料为基础,运用加权回归、因子分析和聚类分析等方法,讨论了全国31个省(市、区)信息化水平及其与经济发展关系,给出地区综合发展水平的排行榜。并提出若干促进信息化建设的建议。  相似文献   
29.
本文从影响消费的各个因素:居民收入、人口、教育、国家宏观政策等着手,对各因素进行了相关分析,运用多元统计中的岭回归估计法建立消费模型。从定量和定性分析的角度,分析了我国居民消费水平、居民收入、人口增长率、各层次教育、国家财政支出和银行利率等相关因素之间相互影响的数量变动关系和内在规律,就如何提高居民消费水平促进经济协调发展提出若干对策。  相似文献   
30.
In this paper, we present a new algorithm to estimate a regression function in a fixed design regression model, by piecewise (standard and trigonometric) polynomials computed with an automatic choice of the knots of the subdivision and of the degrees of the polynomials on each sub-interval. First we give the theoretical background underlying the method: the theoretical performances of our penalized least-squares estimator are based on non-asymptotic evaluations of a mean-square type risk. Then we explain how the algorithm is built and possibly accelerated (to face the case when the number of observations is great), how the penalty term is chosen and why it contains some constants requiring an empirical calibration. Lastly, a comparison with some well-known or recent wavelet methods is made: this brings out that our algorithm behaves in a very competitive way in term of denoising and of compression.  相似文献   
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