协变量缺失下线性模型中参数的经验似然推断

考虑协变量缺失下线性模型中兴趣参数的经验似然推断,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,证明了基于本文构造的估计函数的经验对数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。最后,通过数值模拟,进一步验证了结论的正确性。     

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。     

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.     

带缺失数据的半参数非线性模型基于经验似然的统计诊断

研究了用经验似然的方法来研究带有缺失数据的半参数非线性模型的统计诊断问题。首先,在响应变量完全随机缺失下,利用修正借补的方法处理缺失数据,从而得到完全样本;然后用核估计方法对未知函数进行估计。其次,基于数据删除模型给出了参数的一步近似估计,提出了经验Cook距离以及标准化残差分析,进而找出异常点和强影响点。最后,通过实例对带有缺失数据的非线性半参数模型进行统计分析来验证以上方法的可行性和有效性。     

非线性半参数回归模型中参数的经验欧氏似然置信域

考虑非线性半参数回归模型,构造了模型中未知参数的经验欧氏似然比统计量,并证明了所提出的统计量具有渐近χ2分布,由此,可构造未知参数的置信域.     

同模型下数据缺失时非参数回归模型反应变量均值的经验似然置信区间

在两总体具有相同的非参数回归模型下,当第一总体的样本为完全样本,第二总体的反应变量完全缺失时,利用第一总体的样本信息,得到了第二总体反应变量均值的经验似然置信区间.     

响应变量缺失时纵向数据下变系数部分线性测量误差模型的经验似然推断

将经验似然方法应用于响应变量缺失时纵向数据下变系数部分线性测量模型中兴趣参数置信域,构造了关于参数分量纠衰的分块经验对数似然比函数,进而推导出参数分量纠衰的分块经验似然比统计量及其渐近分布。数据模拟结果表明所提出的经验似然方法在置信区间长度和覆盖率方面要优于正态逼近方法。     

数据缺失下线性EV模型响应变量均值的经验似然置信区间

考虑了响应变量随机缺失情形下的线性EV模型,构造了响应变量均值的两种经验对数似然比统计量,即估计的经验对数似然比统计量和调整的经验对数似然比统计量,证明了所构造的经验似然比统计量渐近于χ2分布,所得结果可以用来构造置信区间.     

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。     

缺失数据下广义非线性回归的经验似然及诊断

研究了数据缺失情况下广义非线性回归模型的统计诊断问题;在响应变量随机缺失的情况下,先利用经验似然方法进行参数估计,得到其渐近置信区间,并通过随机模拟比较出经验似然方法比一般方法求置信区间的优越性;对模型进行影响分析,提出经验似然距离、经验Cook距离以及标准化残差等诊断统计量,最后通过实例验证统计诊断方法的有效性和可行性.     

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.     

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。     

相依样本下非参数回归函数的经验似然置信区间

构造了固定设计且误差为鞅差序列的相依样本情形非参数回归函数的经验似然比统计量,证明了统计量的极限分布为21χ,在此基础上构造了非参数回归函数的经验似然置信区间.     

随机缺失情况下固定设计半参数回归模型的相合性

目的在随机缺失情况下证明固定设计半参数回归模型的强相合性。方法利用引理,一些不等式及已给条件进行证明。结果证明了参数β的最小二乘估计和未知函数g(.)的非参数核估计是强相合的。结论随机缺失下半参数回归模型中β的参数估计和非参数函数g(.)的估计量是强相合的。     

缺失数据下半参数回归模型的局部线性光滑

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.利用最小二乘和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和非参数分量的局部线性估计.在适当的条件下,得到^βn,^nσ的渐近正态性和^gn(t)最优弱收敛速度.     

测量数据部分丢失的模糊非线性系统的耗散滤波

研究一类存在随机测量数据丢失现象的网络化非线性系统的模糊滤波器设计问题,采用T-S模糊模型描述非线性系统,并用已知概率分布的二进制切换序列来描述随机的数据丢失.给出了线性矩阵不等式描述的模糊滤波器存在的条件,该条件保证所设计的模糊滤波器使得滤波误差系统均方指数稳定,并满足期望的耗散性能指标.最后通过一个数字仿真例子来说明设计方法的有效性.     

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.