检索结果-南通市图书馆

系统科学与数学 2018年第7期38卷 777-800页

作者：朱容邹国华张新雨中国科学院数学与系统科学研究院北京100190 中国科学院大学北京100049 首都师范大学数学科学学院北京100048

部分函数线性模型是一种被广泛研究和应用的模型，其响应变量与一般的随机变量有关，也与函数型的随机变量有关．文章首先利用传统的谱分解方法来表示协方差函数，将部分函数线性模型的函数部分线性化，其次基于Hansen（2007）的Mallow... 详细信息

部分函数线性模型是一种被广泛研究和应用的模型，其响应变量与一般的随机变量有关，也与函数型的随机变量有关．文章首先利用传统的谱分解方法来表示协方差函数，将部分函数线性模型的函数部分线性化，其次基于Hansen（2007）的Mallows模型平均方法，提出了该模型下的最优权重的选择准则，并证明了模型平均估计量的渐近最优性，此外还考虑了候选模型为两个特殊模型的情况下的模型平均估计量的渐近最优性．最后，进行了模拟研究，并对肉类和玉米样本的近红外反射光谱数据集进行分析，均表明所提出的模型平均方法是有效的．

关键词：渐近最优性 Mallows准则模型平均部分函数线性模型

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部分函数线性模型的经验似然推断

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应用概率统计 2015年第2期31卷 146-158页

作者：胡玉萍冯三营薛留根北京工业大学应用数理学院北京100124 郑州大学数学与统计学院郑州450001

本文考虑部分函数线性回归模型,研究了回归系数的经验似然推断,证明了所提出的经验对数似然比渐近于χ^2分布,此结果可以用来构造了相应兴趣参数的置信域.另外,本文也给出了系数函数的极大经验似然估计,并在适当条件下给出了所提出估计... 详细信息

本文考虑部分函数线性回归模型,研究了回归系数的经验似然推断,证明了所提出的经验对数似然比渐近于χ^2分布,此结果可以用来构造了相应兴趣参数的置信域.另外,本文也给出了系数函数的极大经验似然估计,并在适当条件下给出了所提出估计量的收敛速度.仅就置信域精度及其覆盖概率大小方面,通过模拟研究和实例分析比较了经验似然方法与最小二乘方法的优劣.

关键词：部分函数线性模型经验似然函数型数据置信域

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缺失数据下部分函数线性模型的经验似然推断

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安徽工程大学学报 2017年第5期32卷 80-84页

作者：吴成鑫安徽工程大学数理学院安徽芜湖241000

考虑了部分函数线性模型在协变量随机缺失情形下的经验似然推断问题.先构造出一个经验对数似然比统计量,之后证明了该统计量服从标准χ~2分布,进而构造出相关参数的经验似然置信域.

关键词：部分函数线性模型缺失数据经验似然置信域.

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鞅差误差下部分函数线性模型的经验似然推断

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安徽工程大学学报 2016年第5期31卷 75-79,84页

作者：江志强范国良安徽工程大学数理学院安徽芜湖241000

研究了误差是鞅差序列下的部分函数线性回归模型的经验似然估计问题.首先构造了回归系数的经验似对数似然比统计量,进一步证明了所提出的估计量渐近服从卡方分布.利用这一结果可以用来构造相应参数的置信域.

关键词：鞅差序列部分函数线性模型经验似然置信域

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基于最小二乘支持向量机的函数型数据回归分析

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模式识别与人工智能 2014年第12期27卷 1124-1130页

作者：孟银凤梁吉业山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学数学科学学院太原030006 太原师范学院计算机科学与技术系太原030012

部分函数线性模型是用于处理输入变量包含函数型和数值型两种数据类型而输出变量为数值的一类回归机.为提高该模型的预测精度,基于函数系数在再生核Hilbert空间上的表示,得到模型的结构化表示,将函数系数的估计转化为参数向量的估计问题... 详细信息

部分函数线性模型是用于处理输入变量包含函数型和数值型两种数据类型而输出变量为数值的一类回归机.为提高该模型的预测精度,基于函数系数在再生核Hilbert空间上的表示,得到模型的结构化表示,将函数系数的估计转化为参数向量的估计问题,并运用最小二乘支持向量机方法得到参数估计形式.实验表明,文中算法对数值型数据的向量系数的估计与其他参数估计方法性能相近,但对函数型数据的函数系数的估计更加准确稳健,有助于确保学习机的预测精度.

关键词：函数型数据最小二乘支持向量机再生核部分函数线性模型

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基于半参数回归模型参数的经验似然

基于半参数回归模型参数的经验似然

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作者：江志强安徽工程大学

学位级别：硕士

Owen(1988)提出的经验似然(Empirical Likelihood,EL)是一个有影响力的计算密集型数据的统计方法。此方法定义了一个经验似然比函数,并使用受约束参数影响的其最大值来构建置信区间/区域。作为某种意义上分布假设自由的一种非参数似然方... 详细信息

Owen(1988)提出的经验似然(Empirical Likelihood,EL)是一个有影响力的计算密集型数据的统计方法。此方法定义了一个经验似然比函数,并使用受约束参数影响的其最大值来构建置信区间/区域。作为某种意义上分布假设自由的一种非参数似然方法,经验似然在推导未知参数的置信区间方面有许多突出的优点。例如,经验似然推理不涉及方差估计,基于经验似然的置信区域形状和方向完全由数据本身决定,等等。正因为如此,经验似然方法引起了许多统计学者的兴趣,他们将这一方法应用到各种统计模型及各种领域。本文的主要内容是研究基于半参数回归模型参数的经验似然问题。首先,我们研究在鞅差误差下高维部分线性模型参数的经验似然。在误差是相依情形,即误差是鞅差误差时,给出相应的经验似然比检验统计量,以及满足的渐近性质,并考虑模型参数的线性组合情形,然后通过一些基本条件以及一些引理证明渐近性质,并利用MATLAB数据模拟,说明经验似然方法比profile最小二乘表现效果好。其次,在鞅差误差下考虑部分函数线性模型参数的经验似然。通过Mercer’s定理和Karhunen-Loeve表达式推导出部分函数线性模型的近似表达式,给出相应的经验似然比检验统计量,以及满足的渐近性质,通过一些基本条件以及一些引理证明该渐近性质。最后,我们考虑高维部分函数线性模型的经验似然。给出相应的经验似然比检验统计量,以及满足的渐近性质,通过一些基本条件以及一些引理证明该渐近性质,并利用MATLAB数据模拟,说明经验似然方法比profile最小二乘表现效果好。

关键词：经验似然鞅差误差部分线性模型部分函数线性模型经验似然比

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