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本文研究了删失数据半参数回归模型的渐近正态性问题.利用样条光顺和合成数据的方法,获得了参数β、非参数h(t)的样条估计量,以及参数估计量的渐近正态性,推广了完全数据情形的相应结果[4]. 相似文献
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在右删失数据下,研究了误差具有异方差结构的非参数回归模型,利用局部多项式方法构造了回归函数的加权局部复合分位数回归估计,并得到了该估计的渐近正态性结果,最后通过模拟,当误差为重尾分布时,该估计比局部多项式估计以及核估计表现得更好. 相似文献
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基于离散观测样本,借助条件特征函数,提出了OU型过程参数的经验似然估计,并证明了最大经验似然估计的相合性和渐近正态性,同时证明了在适当的附加条件下,该估计是渐近有效的.当驱动Lévy过程具有某种特殊形式时,发现OU型过程的强度参数能够首先估计出来.在此特殊情形下,提出了OU型过程中其余参数的最大经验似然估计,并讨论了其相合性、渐近正态性和渐近有效性.基于经验似然比统计量,给出了参数检验和估计方程检验的似然比检验方法.模拟显示所提出的估计方法是准确和稳定的. 相似文献
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王启华 《数学物理学报(A辑)》1999,19(1):1-9
在删失分布未知的情形下,证明了所定义的位置─刻度模型中参数估计的强相合性与渐近正态性.在证明估计的渐近正态性时,使用了点过程鞅方法. 相似文献
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研究稳健的变窗宽局部线性回归 .所提出的方法继承了局部多项式回归的优点并且克服了最小二乘方法缺乏稳健性的缺点 .变窗宽的使用提高了所得到的局部M- 估计的可塑性并使得它们能成功地处理空间非齐性曲线、异方差性及非均匀设计密度 .在合适的正规条件下 ,所提出的估计是存在的且是渐近正态的 .基于稳健的估计方程 ,引进了一步局部M- 估计以减少计算负担 .只要初始估计足够好 ,一步局部估计将具有与整个迭代的M- 估计相同的渐近分布 .换句话说 ,一步局部M- 估计显著地减少整个迭代M- 估计的计算负担而不降低其执行效果 .模拟也说明了这个事实. 相似文献
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