变系数结构关系EV模型的参数估计

研究了当结构关系EV(errors-in-variables)模型的系数随某个实变量变化时,如何估计其系数,以及估计的性质如何.采用加权正交回归方法估计结构关系EV模型的变系数,在比较弱的条件下证明了用这种方法得到的估计具有强相合性.     

误差为AR(1)过程的半函数型偏线性回归模型参数估计的强收敛性

文章研究了基于半函数型偏线性回归模型Y=XTβ+m(T)+ε,(X,T)与误差ε相互独立,在一定假设条件下,当误差满足AR(1)过程时,建立了这种半函数型偏线性回归模型中未知参数β的估计量β^的强收敛性,推广了现有文献中的结果。     

相依误差下简单线性EV回归模型的参数估计

研究相依误差下简单线性EV回归模型的参数估计问题.由于在很多实际问题中模型中的误差往往是不独立的,具有一定的相依性,为此本文讨论误差为随机系数自回归模型时简单线性EV回归模型的参数估计,在一定条件下得到了估计量的渐近正态性和相合性,推广了已有文献中的结果.     

误差是非参数AR(1)序列的变系数模型

利用局部线性方法给出误差序列{εi,1≤i≤n}是非参数AR(1)序列下的变系数模型系数函数的估计,并在此基础上研究了系数函数估计的相合性问题,给出了该模型系数函数估计是弱相合的.     

φ混合误差下EV回归模型中估计量的渐近性质

考虑EV回归模型:yi=θ+xiβ+ei,ξi=xi+ui, i=1,2,…,n,n≥1.在φ混合误差下研究EV回归模型中最小二乘估计量的渐近性质,建立估计量的强相合性和矩相合性.所得结果推广了独立变量的相应结果.     

鞅差误差下简单线性EV回归模型最小二乘估计的相合性

研究了误差为鞅差序列条件下的线性EV(errors-in-variables)回归模型.利用最小二乘估计方法对模型中β和θ进行估计,证明了估计量的强相合性和均方相合性,从而推广了线性EV回归模型已有的相关结论.     

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。     

线性结构关系模型参数估计的强收敛速度

该文讨论了线性结构关系模型｛β’ｘｋ＋α＝０ ζｋ＝ｘｋ＋εｋ ｛εｋ，ｋ＝１，２，…，ｎ｝，ｉ，ｉ，ｄ。ｋ＝１，２，…，ｎ，Ｅ（ε１）＝０ ｖａｒ（ε１）＝σ＾２Ｉｍ式中，｛ｘｋ，ｋ＝１，２，…，ｎ｝为一组ｉ．ｉ．ｄ。的不可观测的ｍ维随机向量，｛ｘｋ，ｋ＝１，２，…，｝，与｛εｋ，１，２，…，ｎ｝相互独立。     

误差为AR(1)情形的半参数回归模型拟极大似然估计的存在性

在误差为AR(1)时间序列的情形下,给出了半参数回归模型的拟极大似然估计方程,并研究了拟极大似然估计量的存在性。     

结构型EV多项式模型参数估计的相合性

在EV模型中,函数型EV多项式模型中未知参数估计问题已解决,但在结构型EV多项式模型中还未解决。利用改进的最小二乘估计方法构造了结构型EV多项式模型中未知参数β、2σ的估计量^β、^σ2,获得了估计量^β、^σ2分别是β、2σ的弱相合估计。     

鞅差时间序列的部分线性EV模型的小波估计

用小波方法研究了误差为滑动平均鞅差序列的部分线性EV模型,得到了小波估计量的矩收敛速度及强收敛性。     

缺失数据下线性EV模型的稳健参数估计

给出了多元线性EV模型下协变量具有随机缺失(MAR)时参数的稳健估计方法,并证明了估计的渐近正态性.模拟研究表明估计量在有限样本下具有很好的效果.     

具有AR（p）误差的半参数回归模型的统计诊断

旨在探究具有AR（p）误差的半参数回归模型的统计诊断．首先对其误差的相关性进行了消除,然后基于数据删除模型对模型进行了统计诊断,得到了估计的诊断公式．最后运用实例说明该方法的有效性．     

不同缺失机制下线性回归模型的参数估计

给出了线性回归模型在MAR和NMAR两种缺失机制下的参数估计。     

AR模型参数的抗差估计研究

实时校正一般以实测洪水流量为校正依据.研究实测洪水流量过程出现异常值时,采用抗差递推最小二乘法代替传统递推最小二乘法估计AR模型参数,能获得更稳健的参数结果.将闽江七里街流域的洪水资料人工生成异常值,对采用抗差递推最小二乘法和传统递推最小二乘法所得的校正结果进行比较,结果表明抗差递推最小二乘法具有更强的容差能力,是一种稳健的参数估计方法.     

具有AR（1）误差的非线性混合效应模型中自相关系数的扰动诊断

随机效应模型广泛应用于刻画重复测量数据的特征,对该模型进行统计诊断是非常有必要的。笔者利用影响曲率对具有AR(1)误差的混合效应模型中的自相关系数扰动进行了分析,讨论了具有AR(1)误差的混合效应模型的自相关系数扰动诊断,并利用橘树生长数据分析证明了该诊断方法的有效性。     

AR(1)模型下F检验的性质

讨论误差服从一阶自回归的线性模型关于回归系数的线性假设检验问题,在方差参数已知的情况下,研究了检验统计量的性质;在方差参数未知时,采用前三阶中心矩相等的方法,提出两种近似检验方法．模拟结果显示,当误差正相关程度较高时,两种近似检验在具有较小的第一类错误的同时,具有较大的功效。