广义线性模型中拟似然估计的弱相合性及渐近正态性

对于多维广义线性模型,q×l响应变量yi是可观测的,协变量xi是已知p×q固定设计的情形,研究了在自然联系情形下的拟似然方程n∑i=1xi(yi-h(xiτβ))的解(^βn).用压缩映射,证明了拟似然方程的解(^βn)在(λ-n)→ ∞及其它正则条件下的弱相合性,.将独立随机变量情形推广到了任意随机变量;在独立的情形...     

多维广义线性模型极大拟似然估计的渐近正态性

对固定设计的多维广义线性模型, 在λ(1/2/n)(1)/(2)λn/n→0和其他一些正则性条件下,证明了自然联系函数下的拟似然方程n∑i=1xi(yi-μ(x′iβ))=0 的解β^n即拟似然估计的渐近正态性, 其中,λn(λn) 表示∑ni=1xix′i的最小(最大)特征根, xi是有界的p×q回归变量,yi 是q×1响应变量.     

对数线性Gamma分布模型极大似然估计的渐近正态性

在(sum (Z_iZ_i′) from i=1 to n)-1→0且Z_n′(sum (Z_iZ_i′) from i=1 to n)-1 Z_n→0等条件下证明了联系函数是对数函数Gamma分布模型回归参数极大似然估计的渐近正态性,其中Zi,i=1,2,…,n,是协变量.     

最大似然估计的相合性、渐近正态性及重对数律

设有样本｛Ｙｉ，Ｚｉ｝，ｉ＝１，２，…，ｎ，其中：Ｙｉ＝ｍｉｎ（Ｘｉ，Ｔｉ），Ｚｉ＝Ｉ（ＸＩ≤Ｔｉ）．假定Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｎ相互独立，有共同的分布函数ＦＸ（ｘ）＝１－ｅ－αＱ（βｘ），Ｔ１，Ｔ２，…，Ｔｎ相互独立，分布函数分别为Ｇ１（ｔ），Ｇ２（ｔ），…，Ｇｎ（ｔ）本文给出参数（α，β）的最大似然估计具有相合性、渐近正态性及重对数律的一个充分条件，然后验证Ｌｏｍａｘ分布满足该条件     

缺失数据下广义线性回归拟似然估计的相合性和渐近正态性

研究了形如L(β)=Σ1Zi(yi-μ(ZiTβ))=0的拟似然方程在协变量数据有缺失时,方程未知参数估计的相合性和渐近正态性.假设存在协变量数据完整的一个有效样本,且是总样本的一个简单随机子样本,基于EM算法,提出了一种新的处理协变量中有不完整数据的拟似然方程的求解法,即通过有效数据线性预测补足协变量数据缺失部分,并...     

自适应设计广义线性回归多维拟似然估计的渐近正态性

文章研究了自适应设计广义线性回归的拟似然方程,在适当条件下,其解^βn具有渐近正态性质。     

双向截尾情况下最大似然估计的渐近正态性

本文讨论了左截断右删失情况下最大似然估计的大样本性质，在一定的条件下证明了最大似然估计具有渐近正态性。     

自适应广义线性回归拟似然估计渐近理论

研究自适应设计下的拟似然方程 ∑ni=1xi(yi- μ(x′iβ) ) =0 ,在一定的条件下证明了以概率 1此方程当n充分大时有解^βn,^βn 为β0 的强相合估计 ,且得出了 ^βn- β0的收敛速度 ;然后又在一定的条件下证明了 ^βn 的渐近正态性的一些结果     

多维广义线性模型拟似然估计的渐近正态性

对多维自适应设计广义线性模型中形如sum from i=1 to n xi(yi-μ(x′iβ))=0的拟似然方程,在limn→∞■~(3/4)/■=0和其他一些正则性的假定之下,论文证明了上述拟似然方程的解,即极大拟似然估计的渐近正态性,此结果推广和改善了文[4]中的相关结果,其中■和■分别为sum from i=1 to n xix′i的最小特征根和最大特征根,x是有界的p×q阶设计矩阵.     

有先验信息的极大似然估计

定义了有先验信息的极大似然估计,它能够充分利用参数的先验信息,还具有正规条件下的相合性和渐近正态性.     

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。     

INGARCH模型拟极大似然估计的相合性

利用拟极大似然方法研究INGARCH模型参数的估计问题,证明了拟极大似然估计的强相合性.模拟结果表明,在样本数较大时,拟极大似然估计比最大似然估计效果更好.     

完全极大似然估计与分步极大似然估计

得到了完全极大似然估计的一个重要性质和线形模型、指数分布、均匀分布的完全极大似然估计和分步极大似然估计，并与矩估计和极大似然估计进行比较，结果表明了完全极大似然估计和分步极大似然估计的优良性。     

正态AR（1）模型参数的极大似然估计的解析解及其讨论

在AR(1)模型中(假定R(0)=1),求出了参数R(1)的极大似然估计的解析表达式,并证明其唯一存在而且一定在平稳域中.     

正态AR（1）模型参数之极大似然估计

评述了有关工作，强调了我们的独特工作，即另一种可推广到ＡＲ（Ｐ）的解析表达式和Ｒ０已知，单对Ｒ１作极大似然估计，此时出现了不唯一性点集。     

广义线性模型中拟似然估计的弱相合性

研究了广义线性模型在非自然联系情形下的拟似然方程     

线性模型回归参数极大似然估计的约束EM算法

提出了非线性不等式约束下线性模型回归系数渐进极大似然估计的EM算法,利用极大似然估计的渐近正态性质,将EM算法的M-步转化为随机优化问题,给出了该随机优化问题的极限问题,即利用更易求解的极限问题的最优解来代替原优化问题的最优解,并证明了原优化问题的最优解是依概率收敛于极限问题的最优解.     

广义线性模型中极大拟似然估计的弱相合性

在λn=O(λn)及其它正则条件满足时,用压缩映射原理证明一般联系函数多维广义线性模型的极大拟似然估计(MQLE)的弱相合性,将误差为独立序列的情形推广到相依序列,其中-λn(λ-n)为矩阵Sn=∑ni=1XiXTi的最大(最小)特征根.     

参数回归模型的最大加权似然估计及其性质

对参数回归模型的估计因不同观测点的重要程度不同 ,常常要采用加权估计方法 .提出参数回归模型的最大加权似然估计方法并利用概率论中的大数定律和中心极限定理证明了估计的一致性和渐近正态性 .     

多元逻辑模型的极大似然估计

在经济计量研究中，逻辑模型是一种应用非常广泛的非线性概率模型，几今关于一元情形参数估计的讨论文献很多，对多元情形仅证明似然估计的存在性，而没有给出求参数的具体算法，然而多元模型也有其十分广阔的实际应用，本文将给出了多元情形下逻辑模型的极大似然估计及一种具体计算方法。