错误先验指定下Bayes估计与广义最小二乘估计的相对效率

讨论了在错误指定的先验假定下一般线性模型中回归系数的Bayes估计,提出了Bayes估计与广义最小二乘估计(generalized least square estimator,GLSE)的一种新的相对效率,证明了该效率的优良性质,同时导出了其上下界。     

延时反馈下的瑞利方程及其稳定极限环

通过延时反馈获得了均衡状态下弱非线性瑞利方程极限环的存在条件,并得到位移延时反馈不同于状态反馈,它不仅影响均衡状态下的频率也影响其振幅.最后,利用林濨泰德-庞加莱法求解了Liénard弱非线性型瑞利方程的高阶近似解析表达式.     

线性误差协变量下部分线性模型的约束统计推断

考虑含有线性误差协变量部分线性模型的统计推断问题。对模型的参数分量,提出了一个线性约束条件下的最小二乘估计,并且证明该估计量满足渐近正态性。同时基于拉格朗日乘子检验方法对约束条件的合理性进行了检验。证明了所提出的检验统计量在原假设成立时渐近服从标准卡方分布。数据模拟表明所提出的估计方法可以有效地消除测量误差对估计精度的影响,并且所提出的检验方法对备择假设是相当敏感的。     

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。