纵向数据下基于复合分位数回归的经验似然推断

利用复合分位数回归（CQR）研究了纵向数据下回归系数的经验似然（EL）推断。将数据组内相关性纳入估计方程中,得到了参数更加有效和稳健的估计,无需预先估计渐近方差,从理论上证明了所得复合分位数经验似然估计（CQREL）的渐近性质,且提出的经验对数似然比服从渐近卡方分布,从而构造了兴趣参数的置信域。通过数值模拟验证了所得方法有很好的有限样本性质。     

几种常用分布的总体均值方差的经验似然比置信区间估计

针对几种常见分布的总体在均值未知情况下,讨论了总体均值方差的联合经验似然估计,又利用均值的无偏估计量(-X)代替均值的情况下,给出了其方差的经验似然置信区间.     

协变量缺失下变系数模型基于经验似然的加权分位数回归

在部分协变量随机缺失的变系数分位数回归模型中,提出回归参数的逆概率加权估计和基于经验似然的加权估计,并讨论了这两种估计的大样本性质.从渐近方差可见,基于经验似然的加权估计效率高于逆概率加权估计.     

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.     

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。     

附加信息下分布函数与分位数估计的渐近性质

对于在附加信息Ｅｇ（Ｘ）＝０下,用经验似然方法所获得的分布函数和分位数估计,给出了这些估计的强相合性,渐近正态性和重对数律,并且说明它们的渐近方差比通常分布函数和分位数估计的渐近方差要小。     

异方差的估计与实证

"异方差"是微观计量建模中不可回避的问题,尽管计量经济学理论从残差项出发给出大量的检验方法,但对如何估计异方差则没有给出明确答案.从数据分布出发,认为极大似然法在估计异方差方面具有独特的优势.首先建立异方差的极大似然估计模型,然后对一实际调查数据进行异方差估计.     

Meta分析中异质性方差区间估计方法及改进

Meta分析中的异质性程度可以用异质性方差度量。为了估计异质性方差,人们研究并给出了各种估计方法,如矩估计、最大似然估计、经验贝叶斯估计等。在点估计的基础上,还进一步研究了异质性方差的区间估计,从而更加准确和有效地度量异质性大小。构建置信区间的方法也有很多,如似然估计,WALD型置信区间,基于Q统计量的置信区间等。本文在介绍已有的几种异质性方差区间估计方法的基础上,给出了假设 近似服从正态分布的情况下,异质性方差的区间估计方法,导出了异质性方差置信区间的解析表达式。仿真计算及实例分析表明该方法是稳健、可靠的。     

Pareto分布中形状参数的估计

本文研究了Pareto分布中形状参数的估计问题.采用极大似然估计及其渐近正态性、轮廓似然估计和矩估计的方法对形状参数估计,通过生成Pareto分布随机数的方法进行数值模拟,比较渐近正态性和轮廓似然估计得到的区间长度以及极大似然估计和矩估计得到的估计值,给出各估计的优缺点.     

多总体测量误差模型中的经验似然推断

在多总体测量误差模型中, 运用经验似然方法得到总体参数和累积分布函数(CDF)的有效估计, 并将多总体经验似然方法应用于NS抽样模型, 得到了共同均值和CDF的有效估计. 结果表明, CDF的估计不仅渐近无偏, 而且利用了所有样本信息.