含空间自回归误差的空间自回归模型的经验欧氏似然推断

研究了含空间自回归误差的空间自回归模型(SARAR模型)的经验欧氏似然推断问题,利用经验欧氏似然方法,通过鞅差序列处理SARAR模型的估计方程中出现的二次型形式,构造出SARAR模型的经验欧氏似然比统计量,还证明了该经验欧氏似然比统计量是渐近卡方分布.     

两样本参数差异的经验似然置信区间

将经验欧氏似然应用于半参数模型,讨论了在此模型下两样本参数差异的经验欧氏似然的大样本性质,证明了经验欧氏似然比统计量依分布收敛于Х^2随机变量,由此给出参数差异的经验似然置信区间。     

平稳自回归模型的调整经验似然置信域

自回归模型在经济学及信息学等领域有广泛应用.其统计推断是统计学研究的重要问题之一.本文主要研究自回归模型的调整经验似然方法 .在Chuang和Chan利用自回归模型的条件最小二乘估计、通过得分函数构造的经验似然比统计量基础上,本文针对经验似然方法可能不存在解的情形构造了调整经验似然统计量,并证明调整后的经验似然比统计量的极限分布服从卡方分布.由此我们可以构造模型参数的调整经验似然置信域（区间）.最后,本文通过数值模拟比较了调整经验似然方法和经验似然方法的性能.结果显示,调整经验似然方法所得的区间估计具有更好的覆盖率.     

含空间自相关误差项的非参数回归模型的调整经验似然估计

利用调整经验似然的方法,研究了含空间自相关误差项的非参数回归模型的调整经验似然估计问题。通过鞅差序列处理该模型估计方程中出现的线性二次型形式,构造出该模型的经验似然比统计量。针对经验似然估计方程可能不存在解的情况构造调整经验似然比统计量,证明了该调整经验似然比统计量是渐近卡方分布的,并且对该调整经验似然比统计量的渐进功效进行了研究。     

等式约束下线性模型参数的经验似然估计

经验似然估计推断方法是非参数统计方法中应用比较广泛的一种.本文把经验似然方法推广到等式约束下的线性模型,得到了参数的经验似然比置信区间.     

MA(∞)误差下部分线性模型的经验似然统计推断

应用经验似然方法, 针对误差为不可观测无穷阶滑动平均过程的部分线性模型, 构造了回归参数的对数经验似然比检验统计量, 并证明了统计量在参数取真值时渐近地服从χ²分布, 构造了参数的置信区间. 模拟计算表明, 经验似然方法优于最小二乘方法.     

基于经验似然的自回归条件久期模型的统计推断

利用经验似然方法对自回归条件久期(ACD)模型参数进行统计检验, 给出了自回归条件久期模型参数的经验似然比统计量, 并证明了该统计量渐近服从χ²-分布. 数值模拟结果表明, 经验似然方法优于拟似然方法.     

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。     

舍入数据的统计性质

经验似然是近年来非常重要的一种非参数统计方法,在经验似然基础上发展起来的经验欧氏似然,不仅具有与经验似然完全类似的优点和大样本性质,而且更重要的是计算更简单,表达更直观,更容易理解.该文用经验欧氏似然的方法研究舍入数据,论证了相应的大样本性质.     

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.     

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。     

含MA误差的线性模型的经验似然推断

采用拟极大似然估计方法获得含MA误差的线性模型估计方程。为了能够使用经验似然方法,先利用鞅差序列将估计方程中的二次型转化为线性形式;再构造关于模型参数的经验似然比统计量,在一定假设条件下证明该统计量渐近服从卡方分布;模拟结果表明,在参数置信域的覆盖率方面,经验似然方法比参数似然方法更接近置信水平。     

强平稳m相依样本半参数模型的经验欧氏似然

讨论了强平稳m相依地参数模型的经验欧氏似然的大样本性质。     

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。     

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。     

线性过程误差下部分线性回归模型的经验似然推断

考虑线性过程误差下的半参数回归模型,研究了回归参数的经验似然推断,证明了所提出的经验对数似然比渐近于卡方分布,由此可以构造回归参数的置信区间.     

MA(q)模型的经验欧式似然估计的强相合性

构造了一类MA(q)模型的经验欧式似然比统计量,利用拉格朗日乘子法,得到了参数的经验欧式似然估计,并在一定条件下进一步讨论参数估计的强相合性.     

响应数据缺失下一般线性复合分位数光滑经验似然估计

由于分位数回归模型的损失函数不光滑,所得参数估计的效率不高,为提高参数估计的效率,首先提出复合分位数光滑经验对数似然比,包括完全数据复合分位数光滑经验对数似然比、加权复合分位数光滑经验对数似然比和插值复合分位数光滑经验对数似然比,并在一定条件下证明了它们都是服从渐近卡方分布的.其次,根据该似然比构造了回归参数的置信区间,并证明了复合分位数光滑经验似然估计量是渐近正态的.最后,通过数值模拟实验说明了所得估计的有效性.     

截断情况下线性回归模型中回归系数的经验似然

在带有截断情况的线性回归模型中,应用经验似然的方法得到了关于回归系数调整的经验似然比统计量,证明了此时得到的调整经验似然比在一定的条件下,仍服从X^2分布,最后通过模拟得到了关于回归系数的置信区间．     

负相协样本多维边际密度的经验似然推断

研究负相协样本多维边际密度函数的经验似然置信区间的构造,证明了负相协样本多维边际密度函数的分组经验似然比统计量的极限分布为卡方分布,由此结果可构造多维边际密度函数的经验似然置信区间.