河南省自然科学基金(0511013300)
- 作品数：8 被引量：24H指数：3
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- 成立增凸序的离散分布的估计
- 2006年
- 增凸序是一种重要的随机序,它广泛的应用于排队论、可靠性、运筹学和经济学之中.给出在增凸序约束下离散分布的极大似然估计量的一种迭代算法,并证明了该算法的收敛性.该算法应用于一个涉及口咽癌患者生存时间数据的例子.
- 廖靖宇刘心声
- 关键词：迭代算法
- 弱相依数据中的分组经验Cressie-Read似然方法被引量：2
- 2007年
- 本文考虑一般的弱相依数据,提出了分组经验Cressie-Read似然方法．得到了分组经验Cressie- Read似然参数估计的强收敛性、渐近正态性和其分组经验Cressie-Read统计量的渐近x^2性．
- 李高荣薛留根
- 关键词：渐近正态性
- 纵向数据下半参数回归模型估计的渐近性质被引量：7
- 2007年
- 本文考虑纵向数据下半参数回归模型y_(ij)=x′_(ij)β+g(t_(ij))+e_(ij),i=1,…,m,j=1,…,n_i.基于最小二乘法和一般的非参数权函数方法给出了模型中参数β和回归函数g(·)的估计,并在适当条件下证明了β估计量的渐近正态性和g(·)估计量的最优收敛速度.模拟结果表明我们的估计方法在有限样本情形有良好的效果.
- 田萍薛留根
- 关键词：纵向数据半参数回归模型渐近正态性收敛速度
- 纵向数据下半参数回归模型的统计分析被引量：1
- 2007年
- 对于纵向数据下半参数回归模型,基于广义估计方程和一般权函数方法构造了模型中参数分量和非参数分量的估计.在适当的条件下证明了参数估计量具有渐近正态性,并得到了非参数回归函数估计量的最优收敛速度.通过模拟研究说明了所提出的估计量在有限样本下的精确性.
- 田萍薛留根
- 关键词：纵向数据半参数回归模型广义估计方程渐近正态性收敛速度
- 核实数据下删失线性EV模型的经验似然推断被引量：2
- 2007年
- 本文考虑协变量带有误差的删失线性回归模型,借助于核实数据,对回归系数构造了两种经验对数似然比统计量,证明了所提出的估计的经验对数似然比统计量渐近收敛到一个自由度为1的独立χ2变量的加权和;而经调整后所得的调整的经验对数似然比统计量具有渐近标准χ2p分布,所得结果可以用来构造未知参数的置信域,通过模拟研究在置信域的精度及其平均区间长度大小方面进行了比较。
- 李高荣冯三营薛留根
- 关键词：经验似然核实数据置信域Χ^2分布
- NA样本下非对称损失函数截尾参数的经验Bayes检验
- 2006年
- 研究了负相关(NA)样本下具有非对称损失函数单边截尾参数的经验Bayes检验.其损失函数为L(θ,0θ)=k1(θ-0θ)2I(θ<θ0)+[k1(θ-0θ)2+k2(θ-0θ)]I(θ≥θ0),ki≥0,i=1,2.应用概率密度函数的核估计来构造检验函数,得到了它的收敛速率具有渐近最优性.并发现对所提出的EB检验,在某些条件下,具有渐近最优性的收敛速率,能够任意接近于1.
- 廖靖宇
- 关键词：渐近最优性收敛速率
- 纵向数据部分线性模型的估计方法被引量：3
- 2006年
- 本文首先讨论了纵向数据部分线性模型:yij=x'ijβ+g(tij)+eij的可行广义最小二乘估计方法及其估计的渐近性质,然后通过统计模拟研究表明我们的估计方法在有限样本情形也有良好的效果。由该方法获得的估计量具有显示解,计算简便,便于实际应用。
- 田萍马国锋
- 关键词：纵向数据部分线性模型
- 纵向数据半参数回归模型估计的强相合性被引量：10
- 2006年
- 本文考虑如下纵向数据半参数回归模型:yij=x'ijβ+g(tij)+eij。基于最小二乘法和一般的非参数权函数方法给出了模型中参数β,回归函数g(·)和误差方差σ2的估计,并在适当条件下证明了估计量的强相合性。
- 田萍薛留根
- 关键词：纵向数据半参数回归模型强相合性
