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。     

定时截尾缺失数据样本下Lomax分布总体形状参数的估计与检验

在定时截尾缺失数据样本下研究了Lomax分布形状参数的估计和假设检验.在尺度参数已知的条件下给出了形状参数的极大似然估计,证明了估计量的相合性和渐近正态性,并给出了形状参数的置信区间和假设检验,最后通过蒙特卡洛随机模拟说明了估计的优良性.     

两个二项总体具有部分缺失数据时的估计

文章主要讨论了两个二项总体均具有部分缺失数据时的参数的极大似然估计,并证明了估计的强相合性和渐进正态性,以及给出了两总体参数差的近似置信区间.     

具有部分缺失数据的两个Pareto分布总体参数的估计与检验

在数据缺失样本下研究了Pareto分布的参数估计和假设检验。在门限参数已知的条件下给出了形状参数的极大似然估计,证明了估计量的相合性和渐近正态性,并给出了两总体形状参数之差的置信区间和假设检验,最后通过蒙特卡洛随机模拟说明了估计的优良性。     

具有部分缺失数据时两个几何总体的估计

讨论了部分缺失数据时两个几何总体的参数的估计,证明了估计的强相合性和渐近正态性。     

具有部分缺失数据混合伽马分布参数的估计

研究在数据缺失情形下,混合伽马分布总体参数的估计与检验问题.首先,使用矩估计方法,找到分布中未知参数的矩估计,并证明统计量的相合性和渐近正态性.其次,对两个具有相同总体参数的混合伽玛分布的假设检验进行了测试,并确定了两个具有相同值的总体参数的检验统计量,并给出了一个逐步的置信区间.此外,通过随机模拟研究了在不同样本量下...     

缺失数据下两个逆高斯总体的估计与检验

讨论部分缺失数据下逆高斯总体两参数的估计,证明估计的强相合性与渐近正态性.同时,给出检验两总体参数相等的检验统计量,及其极限分布,并讨论基于精确分布的检验问题.     

缺失数据情形下半参数回归模型的二阶段估计

在响应变量有缺失的不完全数据情形下,利用二阶段估计方法得到半参数回归模型Y=X’β＋g（T）＋e中参数β和非参数g（·）的估计,并给出估计渐近正态性的充分条件．     

具有部分缺失数据混合瑞利分布参数的估计

利用矩估计的方法,研究在缺失部分数据的情况下混合瑞利分布总体中参数的估计问题,通过建立矩估计方程组求出未知参数的矩估计,由强大数定律和多元中心极限定理证明了估计参数具有强相合性和渐近正态性,并且随机模拟的结果也表明了参数估计是正确的。     

缺失数据下广义线性回归拟似然估计的强相合性

研究了响应变量随机缺失下的广义线性模型,利用处理缺失数据的完全数据方法,构造了广义线性模型中未知参数的拟似然估计.结合随机缺失机制和若干极限定理,证明了该拟似然估计的渐近存在性、强相合性和收敛速度.     

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.     

具有部分缺失数据的两个二项分布的估计

讨论了部分缺失数据下两个二项分布成功概率的Bayes估计以及总体参数的估计,证明了总体参数估计量的强相合性与渐近正态性.     

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.     

缺失数据的两个逆伽马分布总体参数的估计与假设检验

文章主要在数据缺失的情况下研究了逆伽马分布的参数估计与假设检验,位置参数已知的条件下,给出形状参数的极大似然估计,并证明了形状参数估计的强相合性与渐进正态性,并对两总体参数之差的置信区间和假设检验做出分析。     

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.     

协变量缺失下变系数部分非线性模型的统计推断

本文研究协变量缺失下变系数部分非线性模型的统计推断.利用逆概率加权最小二乘方法给出了参数分量和非参数分量的估计,并证明了它们的渐近正态性.     

恒定应力加速寿命试验数据缺失时的统计分析

试验数据缺失是加速寿命中经常遇到的情况，处理起来也较复杂，当产品寿命服从指数分布时，该文研究了恒定应力加速寿命试验中数据缺失时的统计分析方法，讨论了加速模型参数的极大似然估计（MLE）与线性估计（BLUE与ABLUE），证明了极大似然估计的存在性与唯一性，并对各种估计的优良性进行了模拟比较。     

随机丢失响应的半参数变系数部分非线性模型的估计

通过研究随机缺失响应变量的半参数变系数部分非线性模型,对模型中的各个参数进行估计;通过将线性近似方法与随机缺失响应变量的变系数部分非线性模型的样条估计方程相结合来估计模型中的未知参数,并验证了所得估计量的渐近性质;最后,通过进行两组模拟来验证估计过程的合理性,评估所提出的估计方法的性能,并根据不同的数据量做出估计精确度的对比;结果表明,两个步骤在有限样本中表现良好,随着样本数据量的增加及缺失率的降低,估计的精确性提高。     

缺失数据下半参数回归模型的渐近性质

在缺失响应变量的不完全数据下,对半参数回归模型进行研究.利用局部线性回归拟合方法建立缺失数据下半参数回归模型参数分量β和非参数分量g的局部线性估计βn,gn*(t),基于βn建立σ2的估计量2σn.在适当的条件下,证明βn,2σn的渐近正态性,得到gn*(t)的最优弱收敛速度.     

缺失数据下带约束条件的部分线性变系数EV模型的估计

用一般级数估计方法研究了带约束及响应变量缺失条件下的部分线性变系数EV模型的参数与非参数估计,并讨论了参数估计的一致性和渐进正态性及非参数估计的收敛速度,且通过数值模拟验证了所提方法的估计效果.