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基于M残差的方差分量估计

重庆建筑大学学报 2007年第6期29卷 62-66页

作者：张亚利彭军还周金国岳仁宾重庆大学土木工程学院重庆400045

根据M估计的线性表达式原理,导出了不同类观测M估计的线性表达式、多余参数以及观测量和参数估计量的方差协方差矩阵。M残差的二次型的无偏估计是方差分量和多余参数的函数。当误差密度已知时,多余参数的显式可以由方差分量表达,此时二... 详细信息

根据M估计的线性表达式原理,导出了不同类观测M估计的线性表达式、多余参数以及观测量和参数估计量的方差协方差矩阵。M残差的二次型的无偏估计是方差分量和多余参数的函数。当误差密度已知时,多余参数的显式可以由方差分量表达,此时二次型是方差分量的显线性函数,由此构成了基于M残差的方差分量无偏估计公式。对Lp估计和正态分布,导出了方差分量估计的实用公式,在边角网中进行了应用。与赫尔默特方法进行比较,结果表明,有粗差时,方差分量估计和参数估计结果随着Lp估计的p的变化相差显著,无粗差时(或粗差被剔除时),不同的方差分量估计方法的结果相差甚微。该方法可以对赫尔默特方法进行有效的检查。

关键词： M估计方差分量估计多余参数 Lp估计

可估子空间上一般Gauss-Mrkoff模型的比较

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应用数学学报 1997年第4期20卷 580-586页

作者：喻胜华何灿芝湖南大学应用数学系长沙410082

对于两个线性模型d1=L(X1β,V1)和d2=L(X2β,V2),其中V1和V2是已知的对称非负定矩阵,我们在可估子空间μ(A)上对它们进行了比较.并得到了d1d2(μ(A))的一个充要条件.最后,我们在可估子空间上比较了带多余参数的两个线性模型,得到了一个... 详细信息

对于两个线性模型d1=L(X1β,V1)和d2=L(X2β,V2),其中V1和V2是已知的对称非负定矩阵,我们在可估子空间μ(A)上对它们进行了比较.并得到了d1d2(μ(A))的一个充要条件.最后,我们在可估子空间上比较了带多余参数的两个线性模型,得到了一个充要条件.

关键词：可估子空间 G-M模型线性回归模型多余参数

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轮廓似然函数及其应用

中国卫生统计 2012年第4期29卷 478-480,483页

作者：韩栋陈征陈平雁 Nakamura Tsuyoshi 南方医科大学公共卫生与热带医学学院生物统计学系 510515 Graduate School of Science and Technology Nagasaki UniversityJapan

目的介绍轮廓似然方法及其两个应用。方法拟合logistic回归模型,计算轮廓似然的置信区间,并与Wald置信区间进行比较;采用轮廓似然方法解决多余参数过多的模型拟合问题。结果轮廓似然可以解决偏态分布下Wald置信区间失效的问题;最大轮廓... 详细信息

目的介绍轮廓似然方法及其两个应用。方法拟合logistic回归模型,计算轮廓似然的置信区间,并与Wald置信区间进行比较;采用轮廓似然方法解决多余参数过多的模型拟合问题。结果轮廓似然可以解决偏态分布下Wald置信区间失效的问题;最大轮廓似然估计与最大似然估计的结果是一致的,而轮廓似然仅需要较弱的假设条件。结论参数呈非正态分布时,轮廓似然置信区间要优于Wald置信区间;轮廓似然作为最大似然估计的替代方法,可以解决最大似然无法计算或计算困难的问题,也可以提高模型的适用性。

关键词：轮廓似然最大似然估计置信区间多余参数

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基于M残差的方差分量估计

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