删失非线性模型的中位数回归

研究了带有不完全数据的非线性模型的中位数回归问题.将完全数据线性回归模型的L1方法推广到随机右删失非线性中位数回归模型中,提出了一种估计非线性中位数回归模型参数的半参数方法,并得到了估计量的强相合性和渐近正态性.     

AR(1)误差的非线性随机效应模型的参数估计

介绍一类具有AR（1）误差的非线性随机效应模型估计的EM算法。这种算法能一次性的估计出模型中的所有参数，并用随机模拟数据和实际例子说明了EM算法的有效性。     

基于模态回归的半参数部分线性模型的稳健估计

以半参数部分线性模型为对象,研究了基于模态回归的稳健估计方法。非参数部分采用B样条近似,在模型的回归中通过控制核函数的带宽来实现估计的稳健性,结合局部二次算法(LQA)和模型期望值最大化算法(MEM),提出EM估计算法,得到了参数估计以及非参数部分估计的收敛速度。通过蒙特卡洛模拟和实例分析,验证了本文方法的有效性。     

MPARMA模型EM算法及观测信息矩阵的计算

混合周期自回归滑动平均模型（Mixture Periodical Autoregressive Moving—Average—MPARMA）是一类新的用于描述周期时间序列中非线性特征的非线性模型,由于MPARMA模型的参数较多,传统的参数估计方法的推导十分冗繁。利用EM（Expectation Maximization）算法,研究了混合周期自回归滑动平均模型的参数估计方法,讨论了EM估计的标准差,详细推导了观测信息矩阵和缺损信息矩阵的计算公式。蒙特卡洛模拟实验结果表明,EM算法是一种简单有效的MPARMA模型参数估计方法。     

Ⅰ型双删失样本下Lomax分布形状参数的估计

基于Ⅰ型双删失样本求Lomax分布中形状参数的极大似然估计,并不能得到参数的显式表达式,但是可以证明极大似然估计是唯一存在的.用EM算法得到了未知参数的迭代公式,通过相关引理证明了该算法具有良好的收敛性.通过一个例子分别计算出参数θ的极大似然估计和EM估计,并把它们进行了比较,验证了EM算法是Ⅰ型双删失样本下参数估计的一种有效方法.     

系数随机的多元线性回归模型的参数估计

对一般系数随机的带有相关因子的多元线性回归模型的参数进行估计。估计值是用EM算法给出的极大似然估计或约束的极大似然估计。给出了EM算法的具体公式,并利用bootstrap方法估算出这些估计值的精确度。最后通过一判别儿童总体中是否存在Catch-Up生长的例子以解释给出的方法。     

流形拓展t-过程回归（英文）

本文提出了一种流形拓展t-过程回归模型,用来分析带有复杂协变量的函数型数据.该流形拓展t-过程回归模型可将协变量数据变换至特征空间,然后用拓展t-过程回归将特征空间数据转换到观测数据空间,从而对观测数据进行建模.我们建立了一个估计程序来估计模型中的参数.对真实数据和模拟数据进行了分析,结果说明所提流形拓展t-过程回归模型是可行的.     

基于EM算法和Gibbs抽样的污染模型的参数估计

研究简单回归模型中响应变量受到另一随机变量序列污染时,模型参数和污染系数的估计,运用EM算法给出了两类污染数据回归模型的参数的极大似然估计(MLE),并用Gibbs抽样的方法给出了未知参数的Monte-Carlo估计.     

零一膨胀泊松回归模型的EM算法改进

首先提出了处理0和1数据偏多的零一膨胀泊松回归模型,其次对模型建立了参数的极大似然估计.针对传统的EM算法只能使得估计收敛到局部极大值这个缺陷,提出了一种随机EM算法对传统的EM算法进行修正,使得模型能够找到全局最优解.最后通过模拟研究说明该方法的有效性.     

偏态数据下混合非线性回归模型的统计推断

在异质总体中,混合回归模型是最重要的统计数据分析工具之一.而相对于对称分布,有偏分布更能获得准确有效的信息.该文提出了偏态数据下混合非线性回归模型,通过EM算法研究了该模型参数的极大似然估计,并通过随机模拟实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.     

含缺失数据线性模型回归系数的约束EM算法

应用EM算法求含缺失数据的约束线性模型回归系数的极大似然估计,该回归系数满足线性不等式约束.我们提出M-步的优化算法,并针对正态模型讨论EM序列的收敛性,最后举例说明算法的应用.     

混合广义指数分布的参数估计

介绍了混合广义指数分布的失效模型,并运用EM算法给出了模型在完全数据情形下的参数估计方法,最后用数值例子说明了EM算法对本文模型的有效性.     

广义I型逐阶区间删失混合Weibull数据的参数估计

源于有限混合总体的广义I型逐阶区间删失数据参数估计方法的研究不多,基于有限混合Weibull模型,讨论Expectation-Maximization(EM)算法对广义I型逐阶区间删失数据参数估计的有效性及其改进。首先给出估计参数的EM算法,通过仿真算例,说明EM算法对广义I型逐阶区间删失混合数据参数估计产生了过度迭代现象,进而,提出了停止EM算法的加权绝对偏差信息准则。改进的EM算法改善了EM算法无法确定参数估计停止迭代时刻的不足,在选择适当初值后,可快速获得满意的参数估计结果。仿真算例验证了该方法的有效性。     

线性回归模型系数的有偏估计研究

针对引起线性回归模型LS估计性能变坏的根本原因,提出了回归系数的广义c-K估计,将众多经典的有偏估计结合在一起,对有偏估计的改进进行研究.分别证明了选择广义岭参数可对狭义岭估计进行改进,选择压缩因子可对广义岭估计进行改进,给出了参数的最优值.为病态线性回归模型系数的有偏估计的改进提供了有效途径.     

极值分布右截尾线性回归模型参数的极大似然估计

本文对右截尾数据的线性回归模型,在误差服从极值分布条件下,先给出其参数极大似然估计的一般迭代算法,然后证明了尺度参数为常数时EM算法与该一般迭代算法的一致性,保证了迭代的收敛.     

ZIP回归模型的数据删除度量和广义杠杆

为了探测含零较多的计数数据对ZIP回归模型的影响,基于EM算法和完全数据似然函数,笔者利用数据删除方法研究了模型的全局影响,得到了参数估计的一步近似表达式以及相应的广义Cook距离和Q-距离,并研究了在EM框架下的广义杠杆值.最后,通过实际问题说明了所得统计量的有效性.     

Wavelet function estimation involving time series

Nonparametric regression models are considered. The nonparametric estimators for a regression function are given by wavelets. It is shown that under certain conditions, the wavelet estimators attain the optimal or nearly optimal convergence rate in a ball of Besov spaces.     

带有约束条件的零一膨胀Poisson回归模型

考虑一类带有一般线性约束条件的零一膨胀Poisson回归模型, 给出参数估计的EM(expectation maximization)算法, 并利用数值模拟和实际数据分析验证了结果的灵活性和可行性.     

带有约束条件的零一膨胀Poisson回归模型

考虑一类带有一般线性约束条件的零一膨胀Poisson回归模型, 给出参数估计的EM(expectation maximization)算法, 并利用数值模拟和实际数据分析验证了结果的灵活性和可行性.