北京市自然科学基金(1102008)
- 作品数：13 被引量：39H指数：4
- 相关作者：薛留根冯三营杨宜平李高荣赵培信更多>>
- 相关机构：北京工业大学洛阳师范学院重庆工商大学更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：理学更多>>
- 非线性半参数EV模型的经验似然置信域被引量：3
- 2010年
- 考虑非参数协变量带有测量误差的非线性半参数模型,构造了模型中未知参数的经验对数似然比统计量,在测量误差分布为普通光滑分布时,证明了所提出的统计量具有渐近χ2分布,由此结果可以用来构造未知参数的置信域.另外也构造了未知参数的最小二乘估计量,并证明了它的渐近性质.就置信域及其覆盖概率大小方面,通过模拟研究比较了经验似然方法与最小二乘法的优劣.
- 冯三营李高荣薛留根陈放
- 关键词：经验似然置信域
- 右删失数据下非线性回归模型的经验似然推断被引量：4
- 2010年
- 考虑随机右删失数据下非线性回归模型,提出了模型中未知参数的调整的经验对数似然比统计量.在一定的条件下,证明了所提出的的统计量具有渐近x2分布,由此结果构造了兴趣参数的置信域.通过模拟研究,对经典的经验似然、调整的经验似然和非线性最小二乘方法在有限样本下进行了比较,并对氯离子浓度试验数据进行了分析.
- 陈放李高荣冯三营薛留根
- 关键词：删失数据非线性模型置信域
- 删失数据下单指标模型的经验似然推断被引量：2
- 2012年
- 考虑删失数据下单指标模型,研究了模型中参数的经验似然推断,证明了所提出的调整的经验对数似然比渐近于卡方分布,由此构造相应兴趣参数的置信域.进一步,由于模型中参数向量的范数等于1,利用该约束条件来降低参数的维数,从而增加置信域的精度.模拟研究比较了经验似然方法和正态逼近方法的有限样本性质,从置信域的面积和覆盖概率两方面进行了比较,模拟结果表明经验似然方法优于正态逼近方法.
- 杨宜平薛留根程维虎
- 关键词：删失数据单指标模型经验似然
- 纵向数据下部分线性EV模型的变量选择被引量：1
- 2011年
- 本文考虑了纵向数据下部分线性EV模型的变量选择问题,采用SCAD惩罚方法提出了一个变量选择过程.通过选择适当的惩罚参数,证明了该变量选择过程可以相合地识别出真实模型,并且所得的正则估计具有Orcale性质.最后模拟研究了所提出方法的有限样本性质.
- 杨宜平薛留根程维虎
- 关键词：数据分析
- 响应变量随机缺失下的变系数部分线性模型的经验似然推断被引量：8
- 2010年
- 本文考虑了响应变量随机缺失下的变系数部分线性模型的估计问题。利用经验似然方法,给出了参数部分的调整经验似然比函数,证明其渐近服从标准卡方分布。进而构造了参数部分的置信域,得到了其极大经验似然估计的最优参数收敛速度和渐近半参数有效界。模拟结果表明调整经验似然方法优于未调整的经验似然方法。
- 赵培信薛留根
- 关键词：变系数部分线性模型经验似然置信域缺失数据
- 协变量调整回归模型的经验似然推断
- 2011年
- 考虑协变量调整回归模型的估计问题.利用经验似然方法,给出了回归系数的校正经验似然比函数,并证明了其满足Wilks'现象,进而构造了回归系数的置信区间.通过数据模拟以及实例分析研究了该文方法的有限样本性质.
- 赵培信薛留根
- 关键词：经验似然
- 单指标模型的统计推断被引量：7
- 2012年
- 本文对单指标模型的统计推断方法进行了系统阐述,其中包括联系函数和指标系数的估计,经验似然,模型检验和变量选择等。本文的取材来自近二十年来的最新研究成果。
- 薛留根
- 关键词：单指标模型参数估计经验似然
- 单指标模型的统计推断被引量：3
- 2012年
- 本文对单指标模型的统计推断方法进行了系统阐述,其中包括联系函数和指标系数的估计,经验似然,模型检验和变量选择等。本文的取材来自近二十年来的最新研究成果。
- 薛留根
- 关键词：单指标模型参数估计经验似然
- 协变量随机缺失下线性模型的经验似然推断及其应用被引量：10
- 2011年
- 考虑协变量带有缺失的线性模型，提出了加权的经验似然方法和借补的经验似然方法，证明了所提出的经验对数似然比渐近于x^2分布，由此构造回归系数的置信域。模拟研究了所提出方法的有限样本性质，并进行了实例分析。
- 杨宜平
- 关键词：经验似然X^2分布
- 纵向数据部分线性模型的广义经验似然推断被引量：4
- 2011年
- 考虑纵向数据部分线性模型，针对纵向数据个体内的相关性特点，通过引入估计的作业协方差矩阵，构造了模型中未知参数的三种经验对数似然比统计量．在适当条件下，证明了所提出的统计量依分布收敛于X^2分布，所得结果可以构造未知参数的置信域．最后通过模拟研究对所提方法进行了说明．
- 冯三营樊明智
- 关键词：纵向数据部分线性模型经验似然置信域
