纵向数据半参数Possion回归模型

建立了半参数纵向数据的Possion回归模型,并利用极大似然估计对此模型的参数进行了估计,讨论了它的Fisher信息矩阵,给出了似然方程的Newton-Raphson迭代求解过程.     

基于负二项回归模型的高速公路交通事故影响因素分析

为了分析高速公路平纵线形和其他交通相关因素对交通安全的影响,从时间和空间角度选取9个自变量,构建基于负二项回归的高速公路交通事故时空分析模型。以某高速公路典型危险路段为例,进行模型拟合与检验。结果表明,基于负二项回归的高速公路交通事故时空分析模型拟合效果良好,事故率与路段弯曲比和连续下坡累积效应呈正相关,与平均坡度和大车比例呈负相关。     

半参数广义幂威布尔回归模型的诊断分析

基于P-样条方法,研究半参数广义幂威布尔回归模型,得到参数的估计量.同时在数据删除模型下探讨了模型的全局影响分析问题,获得了相应的诊断统计量.最后利用蒙特卡洛随机模拟方法,说明了统计量的有效性.     

非线性半参数回归模型中参数的经验欧氏似然置信域

考虑非线性半参数回归模型,构造了模型中未知参数的经验欧氏似然比统计量,并证明了所提出的统计量具有渐近χ2分布,由此,可构造未知参数的置信域.     

随机缺失下半参数回归模型的最大经验似然估计

考虑了随机缺失数据下非线性回归模型的估计问题,利用最大经验似然估计的方法给出了回归系数、光滑函数的最大经验似然估计,并在一定条件下证明了所得估计量的渐近正态性和强相合性。     

带惩罚项的自适应非参数回归方法

针对曲线拟合问题，提出了用带惩罚项的自适应非参数回归方法来确定一组数据的拟合函数，并主要讨论了此方法中正则化参数的确定问题，其中包括凭主观选择法和交叉验证法以及通过非线性函数方程来确定下则化参数．最后，采用Matlab编程对一些实际例子进行了试算，其中应用了不同的方法，并且对一个实际问题采用不同方法进行了处理，并做出了比较．通过比较可看出，用带惩罚项的自适应非参数回归方法来确定一组数据的拟合函数的效果良好．     

对数幂广义威布尔回归模型的全局影响分析

基于幂广义威布尔模型,文章给出了对数幂广义威布尔回归模型并研究了相应的参数估计．同时利用数据删除方法详细探讨了该回归模型全局影响问题,得到了数据删除模型中参数估计的一步近似和相应的广义Cook距离、似然距离和WK统计量．最后。通过数值实例验证了文章中给出的诊断方法的有效性．     

零一膨胀负二项模型的客观贝叶斯分析

该文建立了贝叶斯模型,对零一膨胀负二项分布进行了客观贝叶斯估计.采用数据增广策略,基于完全似然函数,推导出零一膨胀负二项模型不同形式的reference先验,进一步证明了相应的后验分布是恰当的.在不同的样本量和不同的参数真值下,对3种reference先验的性能进行仿真与评估.最后,对于生物化学博士生发表论文数量的数据集,零一膨胀负二项模型能够达到较好的拟合效果.     

非参数回归模型的模型检验

在此考虑非参数回归模型的模型检验问题．基于Plug-in经验似然方法。构造经验似然比检验统计量．证明其满足Wilks’现象,而得到了一定显著性水平的拒绝域,最后通过数据模拟。讨论了其检验功效．     

具有AR（p）误差的半参数回归模型的统计诊断

旨在探究具有AR（p）误差的半参数回归模型的统计诊断．首先对其误差的相关性进行了消除,然后基于数据删除模型对模型进行了统计诊断,得到了估计的诊断公式．最后运用实例说明该方法的有效性．     

我国消费、投资、出口与GDP关系的半参数回归模型研究

运用Eviews5．0和MATLAB7．0对GDP、消费、投资及出口数据进行处理,选用Epanechnikov核函数和交错鉴定窗宽选择法对GDP的影响因素建立半参数回归模型,得出的相关结论是：运用半参数回归模型分析GDP的影响因素是非常有效的;最终消费对GDP增长贡献最大;合理的消费、投资比是保证经济稳定增长的前提．     

分位数回归模型的经验似然置信区域

在强平稳Ф-混合样本下,利用光滑经验似然方法,给出分位数回归模型参数的经验似然置信区域,得到类似于独立同分布时的结果.该结果优于非光滑LAD方法所得到的结果.     

回归模型中的异方差性检验及分析

本文首先导出非线性回归模型中，当权函数具有较一般形式时异方差性检验的Ｓｃｏｒｅ检验统计量，然后讨论了线性模型中自变量或因变量的扰动为Ｓｃｏｒｅ检验统计量的影响，最后给出了两个应用实例。     

基于EM算法的Poisson-Gamma回归的影响诊断

对于Poisson-Gamma回归模型,将来自于Gamma分布的权重看作缺失数据;在此基础上,引入EM算法;从而利用基于完全数据似然函数的条件期望进行影响诊断分析,并且进一步基于正则曲率方法系统研究了各种扰动模型下的局部影响分析,得到相应的诊断统计量.最后,通过一个实例说明了所得统计量的有效性.