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非线性回归模型的Bootstrap

本文得到了非线性回归模型的Bootstrap的一些结  (本文共5页) 阅读全文>>

南开大学
南开大学

相依数据的若干统计模型及分析

在一些近代科学研究中,如生命科学和信息科学的研究,人们获得的数据往往具有量大、高维和相依等特点。于是,关于相依随机变量的研究,已引起人们的重视,取得一些研究成果(如陆传荣,林正炎(1997)及其它所列文献),并提出了一些研究和加工相依变量的有效方法,如Bootstrap、分块Bootstrap、Jackknife和分块Jackknife(Blocks of blocks jackknife)等方法(Lahiri(1999),Demitris and Joseph(1992))。然而,对各种具体的相依数据的统计模型(如相依数据的非线性回归和相依数据的非参数回归模型)的研究还不够充分和不够完备。为了进一步发展相依随机变量及相关统计模型的理论,本文研究相依数据的若干统计模型及其分析,包括相依数据的线性回归模型、非线性回归模型、半参数及非参数回归模型中参数估计和函数拟合等。我们在第一章研究了噪声为弱相依过程的固定设计或随机设计非参数回归...  (本文共110页) 本文目录 | 阅读全文>>

西北工业大学
西北工业大学

含非线性函数的半参数回归模型的经验似然推断

含非线性函数的半参数回归模型具有参数模型的可解释性和非参数模型的灵活性,并且克服了线性函数在表述客观模型方面的局限性.在应用中经常遇到缺失数据和测量误差数据等复杂数据.经验似然方法作为一种重要的非参数统计方法,广泛应用于兴趣参数的置信域构造.因此,在复杂数据下研究含非线性函数的半参数回归模型的经验似然推断具有一定的理论意义和实用价值.本论文研究了部分非线性模型和变系数部分非线性模型的经验似然推断,还研究了时空变系数模型的非平稳性检验问题.本文的主要研究成果如下:(1)首次给出了部分非线性模型的经验似然推断.构造了模型中未知参数和未知函数的对数经验似然比函数,证明了其渐近χ2分布,给出了非线性函数中未知参数的置信域和未知系数函数的置信带.同时,得到了未知参数和未知函数的极大经验似然估计,证明了估计量的渐近正态性.模拟结果和实例分析表明在构造未知参数的置信区间和未知函数的置信带方面,经验似然方法优于近似正态方法.(2)探索了复杂数据...  (本文共149页) 本文目录 | 阅读全文>>

《应用概率统计》1987年02期
应用概率统计

关于Bootstrap的回顾

Computer-intensive法中目前占显著地位的当推Bootstrap,由Efron在1979年首先提出,近几年由于它的应用价值吸引了越来越多的人的浓厚兴趣.国外统计学者普...  (本文共11页) 阅读全文>>

《应用概率统计》1987年03期
应用概率统计

判别分析中误判概率的展开估计、Jackknife估计和Bootstrap估计

对于经典的两个正态总体的判别问题,我们讨论了误判概率的展开估...  (本文共8页) 阅读全文>>

《高校应用数学学报A辑(中文版)》1988年04期
高校应用数学学报A辑(中文版)

条件中位数的核估计及其Bootstrap逼近

本文讨论了固定样本时条件中位数的核估计及其Bootstrap...  (本文共10页) 阅读全文>>

《数学年刊A辑(中文版)》1988年03期
数学年刊A辑(中文版)

条件L泛函的最近邻估计及其Bootstrap逼近

本文用最近邻方法构造了条件L泛函θ(x_0)=integral from 0 to -1(F~(-1)(y|x_0)J(y)...  (本文共13页) 阅读全文>>