部分线性模型参数的经验欧氏似然置信域

构造了部分线性模型参数的经验欧氏似然比统计量,并讨论了它的极限分布,由此可构造部分线性模型参数的渐近置信域。     

半参可加部分线性EV模型中参数的经验似然比检验

考虑半参可加部分线性EV模型中参数部分的检验问题,提出了经验似然比检验统计量,得到了原假设成立下统计量的渐近卡方分布,方便使用．     

分位数回归模型的经验似然置信区域

在强平稳Ф-混合样本下,利用光滑经验似然方法,给出分位数回归模型参数的经验似然置信区域,得到类似于独立同分布时的结果.该结果优于非光滑LAD方法所得到的结果.     

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.     

变系数线性EV模型的经验似然推断

考虑变系数线性EV模型,构造了模型中未知系数函数的经验对数似然比统计量.在适当条件下,证明了所提出的统计量具有渐近2χ分布,所得结果可以用来构造未知系数函数的逐点置信域,并给出了未知参数的最大经验似然估计(MELE),证明了其渐近正态性.     

删失分位数回归模型的经验似然置信区域

在独立同分布条件下,利用光滑经验似然方法,讨论了删失分位数回归模型参数的经验似然置信区域.     

带有讨厌参数的经验似然比置信区间

在许多情况下，形如θ０＝ＥＨ（Ｘ，μ）是人们所感兴趣的参数，这里Ｈ（·，·）是一已知在Ｒｄ×Ｒｋ上的连续实函数，其中，μ∈Ｒｋ是一讨厌参数，利用经验似然比泛函给出了θ０的经验似然比置信区间，属非参数方法，但其结果却类同于参数下的Ｗｉｌｋｓ定理和Ｏｗｅｎ的工作，同时给出了一些有用实例．     

部分线性反映变量含误差模型的经验似然置信区域

目的研究部分线性反映变量含误差模型。方法发展了经验似然比方法,将其应用到部分线性反映变量含误差模型。结果得到了W ilks定理的非参数形式,定理用来构造参数向量的渐近置信区域。结论参数β的置信区域也可由其他方法来构建,但与正态逼近或自助法相比,经验似然方法在实践中更直接和简单。     

线性结构关系EV模型中参数的可估性分析

从线性回归模型中参数的可估性出发，研究了常系数和变系数线性结构关系EV模型中参数可估的条件．这一条件是很一般的．     

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.     

线性模型中经验Bayes估计的收敛速度

考虑了线性模型Ｙ＝θ＋ε中参数θ的经验Ｂａｙｅｓ估计问题，在对ε的密度函数的连续可微性给以较一般限制的条件下，构造了θ的渐近最优经验Ｂａｙｅｓ估计并且给出了这个估计的收敛速度。     

Gallopheasants中协同进化性状的似然比检验

基于细胞色素b基因全序列的贝叶斯系统树，应用似然比检验方法比较研究了Gallopheasants类群的2个性状对的进化格局和过程．结果揭示了栖息地结构和海拔高度的密切关系．完全性成熟年龄和卵大小显示了协同进化格局；时序分析表明在进化过程中，前者先于后者出现．该结论暗示了生活史类型的转变．     

线性测量误差模型的lack-of-fit检验

基于正态假设,提出了测量误差模型lack-of-fit检验的一种方法.在原假设下,检验统计量渐近服从χ2分布. 还就该检验的势函数与权函数的选择进行了讨论,同时与文献中相关的方法进行了比较.     

回归模型的相关性检验

基于经验似然的方法构造了检验统计量,对非参数回归模型中的误差进行了相关性假设检验,获得了零假设下检验统计量的渐近分布为χ2分布.模拟计算表明相关性假设检验的经验似然方法具有较好的功效.     

GMANOVA模型中回归系数的置信域体积比统计量

对于ＧＭＡＮＯＶＡ模型,该文从该模型的回归系数的椭球置信域出发,导出了度量影响的置信域体积比统计量,并导出了它在协方差矩阵未矩时的近似表达式。     

似然比检验和贝叶斯推论在雉科分子系统学中的应用

应用似然比检验和贝叶斯推论进行雉科分子系统学研究．所用的56条纫胞色素b基因全序列代表了雉科24属50种以及作为外类群的6个相关属．等级制似然比检验表明该数据集的最佳进化模型为GTR I——G。建立在坚实的统计学基础上的贝叶斯系统树表明雉科可以分为3个分支．特别是包括角雉、松鸡、火鸡和gallopheasant等在内的第3分支的单系群性质得到了充分的支持．深层分支格局的高分辨率和高支持率说明将雉科划分为雉族和鹑族是人为的．结果表明，似然比检验和贝叶斯推论是分子系统学研究的强有力工具．     

响应变量缺失情形下非线性EV模型的估计

考虑了响应变量随机缺失情形下的非线性EV模型.通过利用核实数据,构造了响应变量均值θ的调整的经验对数似然比统计量.证明了所构造的经验对数似然比统计量渐近于标准χ2分布,所得结果可以用来构造未知参数的大样本置信区间.     

异方差半参数变系数部分线性EV模型的经验似然

利用经验似然方法考虑异方差半参数变系数部分线性EV模型中兴趣参数置信域的构造.分别在误差方差已知和未知情形下,构造模型参数部分的经验对数似然比统计量,并验证非参数情形下的Wilks定理成立.模拟研究表明经验似然估计方法具有优良的性质.