检索结果-南通市图书馆

作者：姚婷南京大学

学位级别：硕士

本文主要讨论带有鞅差误差的半参数模型的性质,由于鞅差序列比独立同分布的条件有所放宽,故可以应用到更广泛的领域.首先对时间序列中的常见时间序列做了一个简单介绍,包括常见的参数和非参数模型.接着,由于单纯的参数模型和非参数模型... 详细信息

本文主要讨论带有鞅差误差的半参数模型的性质,由于鞅差序列比独立同分布的条件有所放宽,故可以应用到更广泛的领域.首先对时间序列中的常见时间序列做了一个简单介绍,包括常见的参数和非参数模型.接着,由于单纯的参数模型和非参数模型都有其局限性,在两者基础上提出半参数模型yi=xiβ+g（ti）+εi,并研究其误差为鞅差误差时的性质. 首先,我们得到了带有鞅差误差的半参数模型中参数β与非参数g（·）的最小二乘核估计,接着我们研究了β与g（·）的γ阶相合性和经验似然的相关性质等.在论证半参数模型的有效性过程中,我们提出了半参数模型的Ljung-Box Q检验，这样可以轻易地得到拒绝域,使实用性进一步增强.接着,我们由Matlab生成随机数,用蒙特卡洛法对二元非参数模型和半参数模型进行对比,可以看出半参数模型有更小的平均绝对误差（MAE）,且有很好的拟合效果.最后,在实际应用中,我们用半参数模型去拟合我国1978年～2011年的GDP,发现该模型拟合良好.

关键词：鞅差误差半参数模型最小二乘核估计 r阶相合性经验似然 Ljung-Box Q检验二元非参数模型估计 GDP的半参数模拟

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鞅差误差下部分线性变系数模型误差方差的Jackknife经验似然

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安徽工程大学学报 2017年第5期32卷 61-67页

作者：王伟范国良安徽工程大学数理学院安徽芜湖241000

研究了鞅差误差下部分线性变系数模型误差方差的Jackknife经验似然.首先得到了误差方差的Jackknife估计量,其次利用所得到的估计量构造了误差方差的Jackknife经验似然统计量,进一步证明了所提出的估计量渐近服从正态分布,Jackknife经验... 详细信息

研究了鞅差误差下部分线性变系数模型误差方差的Jackknife经验似然.首先得到了误差方差的Jackknife估计量,其次利用所得到的估计量构造了误差方差的Jackknife经验似然统计量,进一步证明了所提出的估计量渐近服从正态分布,Jackknife经验似然统计量渐近服从卡方分布.

关键词： Jackknife经验似然部分线性变系数模型鞅差误差正态分布卡方分布

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基于半参数回归模型的Jackknife经验似然估计及其应用

基于半参数回归模型的Jackknife经验似然估计及其应用

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作者：王伟安徽工程大学

学位级别：硕士

自上世纪八十年代半参数模型被提出以来,经大量学者几十年的研究已得到较为全面的发展与健全,和单纯的参数或非参数模型相比,半参数模型包含了模型误差或其他系统误差的非参数分量。因而,半参数模型在含有参数分量的情形下又兼顾了非参... 详细信息

自上世纪八十年代半参数模型被提出以来,经大量学者几十年的研究已得到较为全面的发展与健全,和单纯的参数或非参数模型相比,半参数模型包含了模型误差或其他系统误差的非参数分量。因而,半参数模型在含有参数分量的情形下又兼顾了非参数分量。这一创新之举使得半参数模型在具备参数模型的优点的同时,它也兼备非参数模型的优点。半参数模型相对于单纯参数或非参数模型来说,具有更广泛的实际应用。最小二乘估计、核估计等是过去研究半参数模型常用的方法。近年来,许多学者使用经验似然方法研究半参数模型并取得大量新的结果。本文使用Jackknife经验似然方法分别对鞅差误差下半参数模型的误差方差和缺失数据下半参数模型的误差方差进行研究。本文我们主要研究模型的误差部分,给出了误差方差的估计量,基于Jackknife经验似然方法,我们构造了误差方差的Jackknife经验似然比,并在相对应下的条件下,我们证明误差方差的Jackknife经验似然比统计量渐近卡方性。第一章介绍了半参数模型的Jackknife经验似然的研究背景与研究意义,以及半参数模型及Jackknife经验似然的研究现状,最后简单说明一下内容结构。第二章介绍了在鞅差误差前提下,我们是如何研究半参数变系数模型误差方差的Jackknife经验似然。首先,在得到误差方差的估计量的前提下,基于Jackknife经验似然方法,我们构造模型中误差方差的Jackknife经验对数似然比。紧接着,在相对应的条件下,我们证明了误差方差的Jackknife经验似然比统计量渐近χ2性,在此基础上得到相应的经验似然置信域。第三章在考虑协变量随机缺失的基础上,通过插补值的方法对缺失值进行处理,获得误差方差的估计量,并在相应的假设前提下证明所提出的估计量的渐近正态性。其次,根据误差方差的估计量,我们构造Jackknife经验对数似然比函数,并在相应条件下验证了该函数满足渐近卡方分布。Jackknife经验似然思想可以有效的降低估计的偏差。研究半参数模型误差方差的Jackknife经验似然将有助于拓展半参数模型的适用范围,同时能更好的应用于实际,为社会的发展与进步提供科学参考。

关键词：半参数回归模型 Jackknife经验似然鞅差误差缺失数据渐近卡方分布

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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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