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半参数可加模型参数的Bayes估计 预览
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作者 邬吉波 《西南师范大学学报:自然科学版》 北大核心 2017年第7期1-4,共4页
研究了半参数可加模型参数的Bayes估计问题.导出了半参数可加模型中参数的Bayes最小风险线性无偏估计,同时研究了其均方误差矩阵准则下优于Profile最小二乘估计的优良性.
关键词 半参数可加模型 Profile最小二乘方法 均方误差矩阵准则
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建立变系数部分线性固定效应模型分析PM2.5与其他空气污染物的相关关系 预览
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作者 方成 李志强 胡成盛 《北京化工大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期81-86,共6页
以陕西省西安市13个空气观测地点的污染物观测资料为依据,运用统计学分析方法,建立了研究大气污染物PM2.5的浓度与包括当天和前一天SO2、NO2、PM10、CO、O3在内的11个观测指标在空气中浓度相关关系的模型。首先通过做散点图和计算相关... 以陕西省西安市13个空气观测地点的污染物观测资料为依据,运用统计学分析方法,建立了研究大气污染物PM2.5的浓度与包括当天和前一天SO2、NO2、PM10、CO、O3在内的11个观测指标在空气中浓度相关关系的模型。首先通过做散点图和计算相关系数来确定PM2.5和所选解释变量间相关关系,继而根据结果建立变系数部分线性固定效应模型,同时估计模型中各参数,并对模型中线性部分做变量选择,从而近一步优化所建立的模型。最后,将改进后模型的计算结果与实际情形对比分析,证实本文所得结论与实际情形相符合,表明所建模型良好。 展开更多
关键词 PM2.5 面板数据 变系数部分线性固定效应模型 截面最小二乘 变量选择
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单指标变系数模型的B样条估计
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作者 金君 戴家佳 杜彦斌 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2017年第12期2427-2442,共16页
单指标变系数模型(SIVCM)是单指标模型和变系数模型的推广,具有更强的解释性.在文章中主要利用B样条逼近技术、轮廓(profile)最小二乘方法和Levenberg-Marquardt算法研究模型指标参数和系数函数的估计问题,证明了估计的相合性、... 单指标变系数模型(SIVCM)是单指标模型和变系数模型的推广,具有更强的解释性.在文章中主要利用B样条逼近技术、轮廓(profile)最小二乘方法和Levenberg-Marquardt算法研究模型指标参数和系数函数的估计问题,证明了估计的相合性、渐近正态性,并通过模拟研究和实例分析,验证了提出的新方法的有效性. 展开更多
关键词 单指标变系数模型 B样条 轮廓(profile)最小二乘方法 LEVENBERG-MARQUARDT算法
非参数固定效应面板数据模型的约束剖面加权最小二乘估计 预览
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作者 解其昌 赖绍永 《厦门大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期171-175,共5页
对异方差非参数固定效应面板数据模型的估计进行了研究.采用约束剖面加权最小二乘法,给出了估计量的闭表达式并且证明了固定效应参数和非参数函数估计具有渐近正态分布性质.进一步,得到了固定效应参数和非参数函数估计的收敛率.
关键词 面板数据 固定效应 局部近似 非参数回归 剖面加权最小二乘法
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Statistical inference on parametric part for partially linear single-index model 被引量:1
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作者 RiQuan Zhang (1) (2) ZhenSheng Huang (1) 《中国科学:数学英文版》 SCIE 2009年第10期2227-2242,共16页
Statistical inference on parametric part for the partially linear single-index model (PLSIM) is considered in this paper. A profile least-squares technique for estimating the parametric part is proposed and the asymp... Statistical inference on parametric part for the partially linear single-index model (PLSIM) is considered in this paper. A profile least-squares technique for estimating the parametric part is proposed and the asymptotic normality of the profile least-squares estimator is given. Based on the estimator, a generalized likelihood ratio (GLR) test is proposed to test whether parameters on linear part for the model is under a contain linear restricted condition. Under the null model, the proposed GLR statistic follows asymptotically the χ2-distribution with the scale constant and degree of freedom independent of the nuisance parameters, known as Wilks phenomenon. Both simulated and real data examples are used to illustrate our proposed methods. 展开更多
关键词 asymptotic NORMALITY generalized LIKELIHOOD ratio local LINEAR method PARTIALLY LINEAR single-index model profile LEAST-SQUARES technique wilks phenomenon
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