强相合性相关论文
广义线性模型理论是常见的线性模型经典理论的推广.广义线性模型是一类应用性很广泛的统计模型,已经被深深地应用到社会许多领域,......
在实际问题的调查中,数据缺失是一种普遍的现象.这种现象往往导致在统计推断或分析中产生严重的偏差,如何对缺失数据进行处理,已经......
网络科学近些年来一直是一个非常活跃的研究方向,它在众多学科,例如生物学、信息学、社会学和计算机科学等,都有着非常重要的应用......
本文主要研究了响应变量是多维时非线性模型中极大拟似然估计的性质，推广和发展了非线性模型中关于极大拟似然估计的相关结论。全文......
本文主要研究了方差未知的拟似然非线性模型中极大似然估计的性质,推广和发展了非线性模型中关于极大似然估计的相关结论。本文通......
回归分析是使用极其广泛的数据分析方法之一.在实际应用中,它是理论与实际联系十分密切的统计方法,是处理和分析数据、研究数据之......
结合参数回归模型和非参数回归模型的诸多优点,统计学家们提出了半参数回归模型。对于简单的半参数回归模型:国内外学者做了大量的......
对于多元线性回归模型来说,模型选择方法可以提高模型的解释性.尽管已经提出了许多方法,但在实际中经常采用的是经典方法,即:AIC,B......
理论研究和实际经验表明线性回归分析中最常用的方法最小二乘法在一些情况下表现不理想.近几十年来统计学家提出了许多替代方法,其......
二十世纪70年代,非参数回归模型开始形成,并逐步发展起来.近20年来,该方法广泛应用于计量经济模型、金融资产价格和收益率波动性等......
本文讨论的是一类极其广泛的随机变量序列——φ混合序列,它包含独立随机变量序列作为其特例.φ混合序列在可靠性理论,渗透理论,多......
半参数EV模型在经济、生物及林业等领域有着广泛的应用,在很多半参数EV模型问题的研究中,人们常常假定误差是独立(同分布)的随机变......
概率的极限理论是概率统计学科的一个主要分支,也是概率论的其他分支和数理统计的重要理论基础.在自然科学、管理科学、生物科学、......
在温和条件下,针对具有独立响应变量广义加权线性模型参数的极大似然估计,文章研究了其重对数律(LIL)及模型选择的强相合性.应用LI......
在本文中，我们主要研究的是非参数回归方面的问题。我们研究了两部分内容。在第一部分中，我们研究了在样本数据满足强混合假设条件时......
该文主要讨论随机变量序列的完全收敛性.首先给出了i.i.d.样本及m-相依样本三角组列的完全收敛性;接着研究相伴随机变量序列的完全......
实际中的许多估计和决策问题可以借用模型选择方法加以解决. 前人已经提出了AIC等准则来解决各类问题.在该文,研究人通过改进AIC准......
该文主要考虑了生长曲线模型中的两类推断问题--对参数矩阵的估计和协变量选择问题.基于AIC(AdaikesInformation Criterion)准则,......
删失回归模型是计量经济学中具有广泛应用的一类模型.1984年,Powell提出了回归系数的最小绝对偏差(LAD)估计,引起了统计学界的极大......
该论文主要研究一类重要的半参数回归模型.为讨论简单计,该文主要讨论模型在d=1时即一维的情况下的相合性.同时指出多维情况可由一......
该文研究线性模型的一种重要的稳健性理论----线性模型中的M-方法,主要研究在损失函数取凸函数时所得M估计的某些大样本性质及其数......
在许多实际问题中,常常会遇到大量的不完全数据.该文研究的对象是一组缺失响应变量的不完全数据:{(x,y,δ):i=1,2,…,n},此处所有x......
无论对于极值理论，还是对于金融和保险理论，分布函数的尾部性质都具有重要意义，而且金融市场的大量实证结果表明，金融时间序列的实际分......
学位
同删失数据一样，在实际工作中经常遇到一些关于污染数据的统计分析问题。对于删失数据已得到了一系列较为深刻的结果，但对污染数据的......
在临床试验中，当病人序贯来到时，基于人道的考虑，我们总相自适应地为病人在可供择的治疗方案中选择较优的一种治疗方案.在这篇文章中，......
在本文中，我们研究了门限自回归条件异方差(TARCH)模型的在无约束及有约束条件下的统计推断。首先，给出了TARCH模型中参数的最小二乘......
设(X1，Y1)，(X2，Y2)，…(Xn，Yn)为从取值于Rd×R1的总体(X，Y)中抽出的一个随机样本。若E|Y|＜∞，则称m(x)=E(Y|X=x)(x∈Rd)为Y关于X的回归函数......
半参数模型是基于参数模型和非参数模型建立的一类模型,它有优于参数模型和非参数模型很多的性质。本文主要是介绍纵向数据的半参......
线性模型是数理统计学中发展较早,理论丰富且应用性很强的一个重要分支,过去的百余年,线性模型不仅在理论研究方面甚为活跃,获得了......
本文研究在响应变量带有缺失而协变量被完全观测的情形下半参数回归模型中参数分量和非参数分量的估计问题. 借鉴柴根象等1995......
非参数回归模型相对于传统参数回归模型而言,可以更好地拟合实际数据,被广泛地应用于医药、卫生、工业、经济管理、地质、气象以及......
在金融领域里,虽然VaR是一个被广泛应用的风险度量,而且巴塞尔协议规定金融机构利用VaR来刻画金融风险和做相应的风险管理,但是在......
本文主要研究了广义估计方程(Generalized estimating equations，GEE)根的渐近存在性、强相合性等大样本性质。广义估计方程是研究......
在很多学科领域的研究中，如现代工业，农业，医学，经济学，保险精算学以及生物科学等，我们为进行统计推断与假设检验分析所获得的数据往往是......
本文我们研究的模型是如下描述的简单线性EV(误差变量)回归模型：ηi=θ+βxi+εi，εi=xi+δi，1≤i≤n，这里θ，β，x1，x2，…为未知参数，(ε1，δ......
广义线性模型(Generlized Linear Models，GLM)是经典的线性模型的一个重要推广，其模型比较灵活，适用范围更加广泛.本文主要研究第一阶......
广义线性模型是对线性模型的推广，统计学者利用线性模型研究离散数据时提出用广义线性模型来建模分析.广义线性模型为数据统计提供......
非参数估计的方法是统计学中的重要方法.考虑如下固定设计回归模型Yi=g(xi)+εi，其中，xi∈(0,1)，A是R1的一个紧子集，g是A的有界实值函......
众所周知，估计量渐近性质的研究一直是数理统计领域中的热点问题，而估计量的相合性则是研究中不可避免的一个问题.因此，本文讨论固定......
众所周知,独立随机变量序列的极限理论是概率论最重要研究对象之一,并且已经获得了比较完善的发展,但在许多实际问题当中,样本并不......
对半参数回归模型Yi=xiβ+g(ti)+εi,i=1,2,…,n定义了参数β与回归函数g(·)的估计,并证明了它们的强相合性.......
本文讨论了不同分布ρ-混合序列部分和的完全收敛性,建立了-个定理.然后通过此非加权和的完全收敛性定理来研究加权和的完全收敛性......
在截尾数据下研究非参数回归函数加权核估计的相合性,对强相合性给出一些较弱的充分条件,这些结论较大程度地改进了现有的结论.......
