渐近无偏矩估计量

给出了极值指数γ的一类渐近无偏的矩型估计量,当估计量中的上端顺序统计量的个数k取得较大时,其渐近方差比较稳定,并给出了k的选择.在估计量的偏度修正过程中,给出了二阶参数ρ的估计量.     

一种推广的Pickands型估计的渐近正态性

文献 [1] ,[2 ]给出了一种推广的 Pickands型估计 ,并证明了它的相合性。本文运用典型方法进一步研究了这种 Pickands型估计的渐近正态性 ,并给出了其证明     

一种推广的Pickands型估计近正态性

文献[1],[2]给出了一种推广的Pickands型估计,并证明了它的相合性。本文运用典型方法进一步研究了这种Pickands型估计的渐近正态性,并给出了其证明。     

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。     

Stein岭型主成分估计下多个数据删除模型的强影响分析

基于Stein岭型主成分估计下研究多个数据删除模型,探讨数据删除模型估计量的有关性质,并给出了多个数据删除模型的CRi统计量、APi统计量、Di统计量的新表达式.     

位置参数变点估计的收敛速度

对至多一个位置参数变点的模型,基于反对称核函数,运用累积和(cumulative sum,CUSUM)方法给出了变点的U统计量型估计量,并研究了变点估计量的相合性和收敛速度,同时也给出了局部对立条件下估计量的相合性.最后进行了不同样本容量和参数设置下变点估计的模拟分析,从直方图可以看出:变点位置越靠近中间位置,估计越精确.模拟结果显示所给出的估计量的有效性.     

因变量缺失的变系数部分线性模型的有效估计

讨论了因变量随机缺失条件下变系数部分线性模型的估计问题.基于局部借补思想,使用局部线性方法和平均技巧同时得到了各个估计量的估计,进而给出了估计的渐近性质.     

半参数广义线性模型的正则估计量及其有效性

讨论了一类半参数广义线性回归模型参数的正则估计及其有效性问题.在研究模型半参数的矩估计及其渐近性的基础上,利用正交空间、矩估计的性质和正交计算方法,给出了广义线性模型中未知参数的有效估计量的表达式.提出了回归参数有效估计量的特征描述方法,并给出和证明了参数估计量是有效正则估计量的充分必要条件.通过实例进一步解释和验证了所给出的方法和条件的有效性.     

重尾分布中二阶参数的渐近无偏估计

基于统计量T_(n,k)(K),先提出二阶参数的有偏估计量,再通过2个有偏估计量的线性组合构造了一类二阶参数的渐近无偏估计.在二阶正则条件下,研究了估计量的相合性;在三阶正则条件下,研究了估计量的渐近正态性.最后通过模拟,在特定条件下,将此无偏估计量ρn,k(K~(1,2),α,t*(ρ,β))与Goegebeur提出的估计量ρ_(n,k)(K~(1,2),α_1,α_2,l)的均值和方差进行模拟比较,结果表明,提出的无偏估计量表现更好.     

数据缺失情况下具有测量误差的两个几何分布总体参数的估计和检验

讨论了部分数据缺失且存在测量误差的两个几何分布总体参数的估计与检验问题,给出了模型参数的矩估计,证明了估计量的强相合性和渐近正态性以及检验统计量的极限分布.