云南省自然科学基金(2011FZ044)
- 作品数：13 被引量：58H指数：6
- 相关作者：吴刘仓詹金龙戴琳王子豪陶冶更多>>
- 相关机构：昆明理工大学北京师范大学更多>>
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- 相关领域：理学经济管理更多>>
- 缺失偏态数据下线性回归模型的统计推断被引量：10
- 2013年
- 研究缺失偏态数据下线性回归模型的参数估计问题,针对缺失偏态数据,为克服样本分布扭曲缺点和提高模型的回归系数、尺度参数和偏度参数的估计效果,提出了一种适合偏态数据下线性回归模型中缺失数据的修正回归插补方法。通过随机模拟和实例研究,并与均值插补、回归插补、随机回归插补方法比较,结果表明所提出的修正回归插补方法是有效可行的。
- 吴刘仓张家茂邱贻涛
- 关键词：线性回归模型极大似然估计
- 基于StN分布联合位置,尺度与偏度模型的极大似然估计被引量：2
- 2013年
- 在社会,经济领域中异方差数据的大量存在表明方差建模与均值建模同等重要,而相对于对称分布,有偏分布更能获得准确有效的信息,对偏度建模,了解影响偏度的因素具有理论与实际意义.基于以上两点,文中提出了于Skew-t-Normal(StN)偏态分布的联合位置,尺度与偏度模型,并研究了该模型参数的极大似然估计,模拟和实例研究结果表明该模型和方法是有用和有效的.
- 吴刘仓马婷詹金龙
- 关键词：极大似然估计
- Box-Cox变换下联合均值与方差模型的极大似然估计被引量：13
- 2012年
- 在提出Box-Cox变换下联合均值与方差模型的基础上,研究了该模型参数的估计问题。同时利用截面极大似然估计方法对变换参数λ进行估计,并对均值模型和方差模型的参数进行极大似然估计。通过随机模拟和实例研究,结果表明该模型和方法是有效和可行的。
- 吴刘仓黄丽戴琳
- 基于Laplace分布下混合联合位置与尺度模型的参数估计被引量：2
- 2017年
- Laplace分布是分析厚尾数据的重要统计工具之一,本文基于Laplace分布提出了稳健的混合联合位置和尺度参数的回归模型,通过EM算法给出了该模型参数的极大似然估计,通过随机模拟试验验证了所提出方法的有效性.本文结合实际数据说明了该模型和方法具有实用性和可行性.
- 张舒宇吴刘仓詹金龙
- 关键词：LAPLACE分布EM算法极大似然估计
- 基于t分布下混合联合位置与尺度模型的参数估计被引量：1
- 2016年
- t分布是分析厚尾数据的重要统计工具,本文基于t分布提出了稳健的混合联合位置和尺度参数的回归模型,通过EM算法给出该模型参数的极大似然估计,通过随机模拟试验验证了所提出方法的有效性.本文结合实际数据验证了该模型和方法具有实用性和可行性.
- 吴刘仓张舒宇詹金龙
- 关键词：T分布EM算法极大似然估计
- 双重广义线性模型的经验似然推断被引量：2
- 2015年
- 基于截面经验似然方法,将双重广义线性模型的拟似然估计方程作为截面经验似然比函数的约束条件,构造了均值模型和散度模型未知参数的置信区间.最后通过数据模拟,将该方法与正态逼近方法比较,说明了该方法是有效和可行的.
- 王子豪吴刘仓戴琳
- 关键词：经验似然
- 偏t正态数据下混合线性联合位置与尺度模型的参数估计被引量：8
- 2016年
- 偏t正态分布是分析尖峰,厚尾数据的重要统计工具之一.研究提出了偏t正态数据下混合线性联合位置与尺度模型,通过EM算法和Newton-Raphson方法研究了该模型参数的极大似然估计.并通过随机模拟试验验证了所提出方法的有效性.最后,结合实际数据验证了该模型和方法具有实用性和可行性.
- 朱志娥吴刘仓戴琳
- 关键词：EM算法极大似然估计
- 偏正态数据下联合位置与尺度模型的统计诊断被引量：6
- 2017年
- 本文研究偏正态数据下联合位置与尺度模型,考虑基于数据删除模型的参数估计和统计诊断,比较删除模型与未删除模型相应统计量之间的差异.首次提出基于联合位置与尺度模型的诊断统计量和局部影响分析.通过模拟研究和实例分析,给出不同的诊断统计量来判别异常点或强影响点,研究结果表明本文提出的理论和方法是有用和有效的.
- 万文吴刘仓马梦蝶
- 关键词：数据删除模型
- 缺失数据下双重广义线性模型的经验似然推断被引量：3
- 2016年
- 本文基于截面经验似然的方法,在响应变量随机缺失时,将双重广义线性模型的拟似然估计方程作为截面经验似然比函数的约束条件,构造了均值模型和散度模型未知参数的置信区间.数据模拟中,在完全数据集,逆概率加权填补所得的数据集和未加权填补所得的数据集三种情形下,将经验似然方法与正态逼近方法相比较.结果表明在双重广义线性模型中,逆概率加权这一填补方法和经验似然方法是有效和可行的.
- 吴刘仓王子豪詹金龙
- 关键词：缺失数据经验似然
- 缺失偏态数据下联合位置与尺度模型的统计推断被引量：9
- 2014年
- 为了研究缺失偏态数据下的联合位置与尺度模型,基于分布自身的特点,提出了一种适合缺失偏态数据下联合建模的插补方法———修正随机回归插补方法,该方法对缺失数据下模型偏度参数的调整十分显著。通过随机模拟和实例研究,并与回归插补和随机回归插补方法进行比较,结果表明,所提出的修正随机回归插补方法是有用和有效的。
- 李玲雪吴刘仓詹金龙
- 关键词：极大似然估计
