GEE下经验似然估计的渐近正态性质

在较弱的限制条件和不服从独立同分布的情况下,分析含有参数信息的广义估计方程下的经验似然方法。首先给出较易验证的假设条件和正态收敛法则等引理及其证明,其次在较弱条件下给出经验似然估计存在性、相合性和渐近正态分布等的理论验证,结果表明经验似然比L_E(β)在条件范围内几乎处处收敛到经验似然比最小值L_E(■)且经验似然估计参数表达式■渐近高维正态分布等,使得对于GEE下经验似然估计的相合和渐近正态等性质有了更为准确,更易满足现实模型的理论结果。最后运用R语言运行统计模拟,发现经验似然方法比广义估计方程方法回归拟合度更理想。     

一个整值ARCH（p）模型的经验似然推断

研究整值ARCH(p)模型的经验似然推断.利用经验似然方法, 给出了模型参数的最大经验似然估计, 并证明了估计量的相合性和渐近正态性.     

非线性回归模型误差方差的经验似然估计

应用经验似然方法得到了非线性回归模型误差方差的经验似然估计,并证明了估计量的渐近正态性.通过数据模拟发现,经验似然方法得到的渐近方差比传统残差平方和方法得到的估计更小.     

基于删失中位数回归的贝叶斯经验似然

将经验似然纳入贝叶斯框架,在删失中位数回归模型下提出了模型参数的贝叶斯经验似然估计,证明了模型参数的后验分布是渐近正态的.运用M-H算法得到了点估计以及置信域,可以避免直接优化经验似然的繁重任务.模拟研究比较了贝叶斯经验似然与LAD和经验似然在有限样本下的表现,结果展示出贝叶斯经验似然优于LAD估计和经验似然.     

随机缺失下半参数回归模型的最大经验似然估计

考虑了随机缺失数据下非线性回归模型的估计问题,利用最大经验似然估计的方法给出了回归系数、光滑函数的最大经验似然估计,并在一定条件下证明了所得估计量的渐近正态性和强相合性。     

一个整值ARCH(p)模型的经验似然推断

研究整值ARCH(p)模型的经验似然推断. 利用经 验似然方法, 给出了模型参数的最大经验似然估计, 并证明了估计量的相合性和渐近正态性 .     

光滑经验欧氏似然分布估计

利用经验欧氏似然方法,构造了光滑经验欧氏似然分布函数的估计量,并在一定的条件下得到了此估计的相合性及渐近正态性。     

稳健经验似然估计方法

在经验似然方法的基础上提出了一种稳健的经验似然估计方法,在约束条件的估计方程中使用权重函数以及有界得分来限制异常点的影响。通过数值模拟研究该方法的稳健性。模拟结果表明,相比普通的经验似然估计,提出的稳健经验似然方法在数据中存在异常值的情况下所得估计的均方误差更小。同时对于非正态的厚尾分布数据,提出的稳健经验似然估计也在均方误差意义下更优。     

单指标分位数回归模型的经验似然估计

目的 讨论单指标回归模型在经验似然下的参数估计问题。方法 使用了经验似然估计的方法,结合分位数回归估计。结果 给出了单指标分位数回归模型的经验对数似然比和单指标分位数回归模型的参数估计。结论 在一定条件下证明了所得的经验对数似然比服从卡方分布和分位数经验似然估计服从渐近正态分布,并通过仿真实验验证了所得估计的有效性。     

具有附加信息分布函数的经验欧氏似然估计

在已知Ｅｈ（Ｘ）＝０下,对总体的分布函数给出了经验欧氏似然估计,并证明了这种估计的强相合性、渐近正态性及渐近正态的阶为Ｏ（ｎ－１２）,给出了检验Ｅｈ（Ｘ）＝０的经验欧氏似然方法