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删失回归模型的随机加权逼近
引用本文:徐瑞锋,方易新. 删失回归模型的随机加权逼近[J]. 应用概率统计, 2004, 20(4): 384-392
作者姓名:徐瑞锋  方易新
作者单位:中国科学技术大学统计与金融系,合肥,230026
基金项目:ResearchpartiallysupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(GrantNo.10171094)Ph.D.ProgramFoundationoftheMinistryofEducationofChina.
摘    要:Raoand Zhao(1992)提出了一种用随机加权的方法去逼近线性回归模型中M-估计的渐近分布。之前,Fang and zhao(2002)把这种方法推广到设计阵是随机的删失回归模型.本文,我们把这个结果推广到设计阵是非随机的删失回归模型,并证明该随机加权方法的一些大样本性质。

关 键 词:删失回归 LAD估计 随机加权

Randomly Weighting Bootstrap for Censored Regression Models
Abstract. Randomly Weighting Bootstrap for Censored Regression Models[J]. Chinese Journal of Applied Probability and Statisties, 2004, 20(4): 384-392
Authors:Abstract
Abstract:Rao and Zhao (1992) developed the random weighting method for M-estimates in regression models. In earlier papers, Fang and Zhao (2002) applied this method in censored regression models with the design points being random. In this paper we extend these results to the situation that the design points are non-random.
Keywords:Censored regression   LAD estimators   randomly weighting.
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