广义线性模型中拟似然估计的弱相合性及渐近正态性

对于多维广义线性模型,q×1响应变量yi是可观测的,协变量Xi是已知的p×q固定设计的情形,研究了在自然联系情形下的拟似然方程∑ni=1Xi(yi-h(XTiβ))=0的解(β)n.用压缩映射,证明了拟似然方程的解(β)n在(λ)n=O((λ)n)及其它正则条件下的弱相合性;在独立的情形下对于t＞0利用ψ(t)为正的非降函数,使得limt→∞[ψ(t)]=∞以及tΨ(t)为凸函数时,证明了拟似然估计(β)n的渐近正态性.     

广义线性模型中极大拟似然估计的弱相合性

在λn=O(λn)及其它正则条件满足时,用压缩映射原理证明一般联系函数多维广义线性模型的极大拟似然估计(MQLE)的弱相合性,将误差为独立序列的情形推广到相依序列,其中-λn(λ-n)为矩阵Sn=∑ni=1XiXTi的最大(最小)特征根.     

广义线性模型中拟似然估计的弱相合性及渐近正态性

对于多维广义线性模型,q×l响应变量yi是可观测的,协变量xi是已知p×q固定设计的情形,研究了在自然联系情形下的拟似然方程n∑i=1xi(yi-h(xiτβ))的解(^βn).用压缩映射,证明了拟似然方程的解(^βn)在(λ-n)→ ∞及其它正则条件下的弱相合性,.将独立随机变量情形推广到了任意随机变量;在独立的情形...