部分函数型EV回归模型的经验似然推断①

针对解释变量带有测量误差的部分函数型线性回归模型,引入一个合适辅助向量,构造出未知参数的经验对数似然比函数,给出了未知参数和未知系数的极大经验似然估计。进一步证明了所构造似然比函数具有渐近卡方分布,并基于此构造了未知参数的渐近置信域。同时,也证明了给出的未知参数的估计与最小二乘估计一样具有渐近正态性。最后给出系数函数的收敛速度,达到了最优收敛速度。讨论的结果说明经验似然方法对部分函数型EV回归模型的统计推断是有效的。     

具有随机缺失响应变量的广义半参数模型

本文在响应变量随机缺失条件下,研究了广义半参数模型的拟似然估计方法,给出了缺失数据下的未知参数与非参数回归函数的拟似然估计,进一步求出了估计的渐近偏差和渐近方差,并证明了所给出的拟似然估计具有渐近正态性。     

一类非线性结构关系度量误差模型的大样本理论

讨论了预报变量带有随机度量误差的回归模型的大样本理论，在相当一般的条件下给出了未知参数的一个强相合估计，证明了该估计是渐近正态的，并给出了其极限分布的均值与协方差阵。     

响应缺失的部分函数型EV回归模型的统计推断

针对响应变量随机缺失且解释变量带有测量误差的部分函数型线性回归模型,讨论了模型中未知参数和未知系数函数的估计问题及其渐近性质;先通过一定方法对缺失数据和带有测量误差的数据进行处理,然后将模型转化为一般的函数型线性回归模型,再利用Karhumen-Loevez展开和主成分分析法给出模型的经验形式,最后运用经典的多元统计分析极小化目标函数得到相应未知量的最小二乘估计,并在一定的条件下给出了参数估计量的渐近正态性和斜率函数估计量的收敛速度;从而说明给出的估计量是有效估计,完全观测下的函数型数据统计推断方法可以被推广到不完全观测的情形。     

响应变量缺失下变系数模型的分位数回归

针对响应变量随机缺失情况下变系数分位数回归模型的非参数估计问题,提出了将B样条和逆概率加权相结合的估计方法。缺失数据在统计工作中难免会遇到,首先用logistic模型产生响应变量的缺失概率,然后对变系数模型的系数函数采用B样条逼近技术,利用缺失概率构建逆概率加权分位数回归的损失函数,得到模型的未知系数函数估计;在模拟研究中,将得到的估计与直接使用完全数据的估计方法进行对比,发现在响应变量随机缺失下,将B样条和逆概率加权相结合的变系数模型分位数回归在有限样本情况下表现良好,模拟研究结果表明该方法有效;最后将所研究的方法运用到挪威公共道路管理局收集的奥斯陆地区相关数据中,研究了空气中二氧化氮浓度与道路车流量和风速之间的关系,得出合理的结论,进一步证明了该方法的合理性。     

部分线性模型M估计的弱收敛性

为得到部分线性模型中未知函数和未知系数的稳健估计,讨论了部分线性模型的M估计,用局部线性方法给出常系数的初估计,再用平均方法给出常系数的M估计,用两步方法给出函数系数的M估计,并进一步证明了未知函数和参数估计的弱一致性。     

异方差回归模型的拟合和变量选择

作者研究了异方差回归模型的估计与变量选择问题.在误差分布未知的情况下,作者分别给出了联系函数已知及未知时均值与方差的估计.另外,作者在给出估计的同时,分别选出了对均值与方差影响显著的变量.     

成组复发事件下的加速失效时间模型

对成组复发事件数据建立了半参数加速失效时间模型,在这个模型中协变量对均值函数在整个复发过程中有加速、减速的作用.该文利用估计方程的理论,给出了该模型中未知参数和基本比率函数的估计,同时利用现代经验过程理论证明了所得估计的相合性和渐近正态性.     

一类半参数变量含误差回归模型的小波估计

研究了一类解释变量为(x,T)的半参数变量含误差模型,其中,x∈Rp为非随机解释变量,T∈R1为随机解释变量.通过应用小波估计法和全最小二乘法得出了未知参数和未知函数的估计,在一般的条件下,证明了估计的强相合性.     

一类非线性Volterra-Fredholm型积分不等式解的估计

研究一类非线性Volterra-Fredholm型积分不等式,被积函数中含有未知函数及其导函数,积分项外包含非常数项,运用变量替换技巧、放大技巧和反函数技巧等分析手段,给出积分-微分不等式中未知函数的显上界估计,并证明了所得结果可以用来研究微分-积分方程解的估计.     

时空加权回归模型局部线性估计的渐近性质

在模型分析中,对未知参数的估计及其相关性质的研究甚为重要。首先通过假定时空加权回归模型的回归系数是时空位置的函数,给出了时空加权回归模型的一种局部线性估计方法。其次,在假设I~V及引理1下,研究了由此估计方法得到的第p个系数函数估计量所具有的渐近条件性质。最后,证明了第p个系数函数估计量的渐近条件偏差和渐近条件方差。结果表明该估计具有良好的表现。     

协变量缺失下线性EV模型中参数的经验似然推断

考虑协变量缺失下线性EV模型中参数的经验似然推断问题,利用逆概率加权的方法构造未知参数的估计函数.在一定条件下,证明了构造的估计函数其经验似然比趋于一个标准的卡方分布.利用这个结果可以构造参数的置信域.     

随机缺失情况下固定设计半参数回归模型的相合性

目的在随机缺失情况下证明固定设计半参数回归模型的强相合性。方法利用引理,一些不等式及已给条件进行证明。结果证明了参数β的最小二乘估计和未知函数g(.)的非参数核估计是强相合的。结论随机缺失下半参数回归模型中β的参数估计和非参数函数g(.)的估计量是强相合的。     

时空加权回归模型局部线性估计的渐近性质

在模型分析中,对未知参数的估计及其相关性质的研究甚为重要。首先通过假定时空加权回归模型的回归系数是时空位置的函数,给出了时空加权回归模型的一种局部线性估计方法。其次,在假设I~V及引理1下,研究了由此估计方法得到的第p个系数函数估计量所具有的渐近条件性质。最后,证明了第p个系数函数估计量的渐近条件偏差和渐近条件方差。结果表明该估计具有良好的表现。
     

鞅差误差下纵向数据半参数模型的均方相合性

文章考虑了误差为鞅差序列下的纵向数据半参数回归模型,基于广义最小二乘法和非参数权函数方法分别给出了模型中未知参数β和未知函数g(.)的估计,在适当条件下,证明了β和g(.)估计量的均方相合性。     

带有线性测量误差的半参数EV模型的估计

研究一类带有线性测量误差的半参数EV模型的估计问题.通过综合利用核光滑方法、修正最小二乘法和广义最小二乘法给出未知参数和未知函数的估计.在一般条件下,证明了未知参数估计的渐近正态性并给出了未知函数估计的收敛速度.     

缺失数据下局部线性回归估计的渐近性质

在缺失响应变量的不完全数据下,对非参数回归模型进行研究,利用局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的估计,并证明了缺失数据下局部线性回归光滑具有渐近正态性和相合性.     

部分线性回归模型的一步局部M-估计

讨论了部分线性回归模型的一步局部M-估计。用一步局部M-估计给出未知函数估计。用平均方法给出参数估计,并证明回归函数和其导函数的弱一致性和联合正态性。     

负超可加阵列下非参数回归函数估计的相合性

对于随机误差是负超可加阵列情形,考虑了非参数回归模型中未知回归函数的估计问题。在较合理的条件下获得了未知回归函数加权估计量的强相合性。     

协变量缺失下线性模型中参数的经验似然推断

考虑协变量缺失下线性模型中兴趣参数的经验似然推断,利用逆概率加权的方法构造未知参数的估计函数。在一定条件下,证明了基于本文构造的估计函数的经验对数似然比趋于一个标准的卡方分布,利用这个结果可以构造参数的置信域。最后,通过数值模拟,进一步验证了结论的正确性。