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文章在渐进Minimax风险意义下研究多元回归系数的线性Minimax估计相对于多元岭估计的优良性.计算一定条件下多元岭回归估计相对于多元线性Minimax估计的渐近风险率,依此来度量两类估计的相差程度.研究发现多元线性minmax估计优于多元岭估计,当设计阵呈良态时,多元线性minmax估计具有显著的优良性;设计阵病态程度越严重时,多元岭估计变得越来越好,二者相差程度越来越接近. 相似文献
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从广义矩估计(GMM)到广义经验似然估计(GEL)的发展,是由于GMM估计量小样本性质的不足,促使人们寻求方法的改进和拓展。通过必要的证明和推导,详细解析GEL类估计量(包括EL,ET,CUE)的逻辑关系和数理结构,认识GEL的内在本质,并运用随机模拟方法证实了在小样本场合GEL类估计量比GMM估计量具有更小的估计偏差和均方误差,即GEL类估计改进了GMM估计的小样本性质。 相似文献
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文章讨论了在岭型主成分估计下的数据删除模型,得到了该模型与最小二乘估计下模型的诊断统计量之间的等价关系,在此基础上根据W-K统计量的思想提出了两种度量方法,并通过实例论证了该方法的可行性。 相似文献
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在熵损失函数下,讨论了两参数广义指数分布形状参数的Bayes估计和可容许估计,并讨论了一类(CT+d)-1形式估计的可容许性和不可容许性。 相似文献
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文章综合加权多源观测模型及最小二乘混合模型,组合两种有偏估计算法得到组合有偏估计算法。利用岭估计与Liu估计形成一种新的有偏估计——k-Liu估计,其可以抵抗法方程系数矩阵的病态性,同时可以有效降低参数估值的均方误差。通过构建目标函数导出k-Liu估计在病态最小二乘混合模型中参数的通用解式、均方误差式和协因数的计算式,推导出k-Liu估计中修正因子的计算式,通过广义交叉检核法确定岭参数。最后,通过多种估计法参与算例解算,得出k-Liu估计可以进一步提升混合最小二乘模型的解算精度。 相似文献
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文章针对评估过程中建立的凸约束广义线性回归模型,研究了利用EM算法作出的模型参数的极大似然估计(MLE)的收敛性,为该模型的深入研究打下了基础。 相似文献
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基于Q矩阵构建的诊断模型,其题目的知识属性定义十分关键,如果只是依赖专家对题目的知识属性进行定义,则无法保证结果的准确性和一致性.文章考察了三种Q矩阵估计的算法,一方面可以在题目参数不固定时对Q矩阵进行验证;另一方面,采用改进的方法估计Q矩阵,即已知部分题目(称为“基础题目”)的属性,对一批属性向量未知的题目(称为“新题目”)进行界定,采用联合估计题目参数和Q矩阵的方法. 相似文献
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本文讨论PPS抽样下子总体参数的估计,给出基于PPS总体抽样和基于总体抽样及子总体追加PPS抽样的子总体参数的估计量,并分析了估计量的性质. 相似文献
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文章在定时截尾样本下,讨论了广义逆指数分布形状参数、可靠度和危险率的极大似然估计。基于指数先验分布,在熵损失、平方损失和Linex损失函数下分别得到形状参数、可靠度和危险率的Bayes估计,并给出了确定超参数的方法。利用数值模拟计算了估计量的各种估计均值和均方误差,研究结果表明,形状参数在熵损失和Linex损失函数下的估计精度较高;可靠度的Bayes估计整体优于极大似然估计;危险率的Bayes估计在Linex损失函数下的效果较好。 相似文献
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响应变量存在数据缺失的情况广泛出现在社会经济研究中,对响应变量存在数据缺失的回归模型提出了一个在矩估计框架下的单一的半参数估计量,这种估计量保留了参数回归估计量与非参数匹配估计量的特性,从而使得该估计量既能在响应变量被观测的子样本中保持较好的拟合性,又能够降低响应变量未被观测的子样本的估计误差,并且证明了这种估计量是一致、渐进正态估计量。 相似文献
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对于一类存在截面相关性的动态因子模型,本文首次分别提出了动态因子向量和因子载荷矩阵的广义矩估计方法(GMM),该方法是对传统频域分析方法的补充;其次,分别研究了模型参数广义矩估计量的渐近性质和有限样本性质.研究发现,在适当的条件下,动态因子及其因子载荷矩阵的GMM估计不仅是具有渐近正态分布的一致估计,而且具有良好的有限样本性质.最后,本文利用动态因子模型对我国6大类上市公司盈利能力增长性的共同驱动因素及其差异性进行了实证分析. 相似文献
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文章针对在两种不完全数据场合,给出了广义指数分布参数贝叶斯估计的混合Gibbs算法,Monte-Carlo模拟结果显示:混合Gibbs算法简单、可行、精度较高、适应范围广.分组数据的分组方式对模拟结果影响较大. 相似文献
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文章分析了广义Logistic曲线的解析性质及拟合预测的优势,提出了一种求解广义Lo-gistic模型参数的方法--组合最优化方法.实例研究表明,广义Logistic曲线在拟合饱和增长趋势方面具有更好的弹性,能获得高于Logistic曲线的拟合精度. 相似文献
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通过构建同时包含因变量和误差项空间滞后的随机效应半参数变系数面板模型,拓展了现有模型的灵活性和适应性。采用截面极大似然估计方法得出了参数和非参数的估计,理论证明发现:在一定的正则条件下,所有估计量具有一致性和渐近正态性。数值模拟显示:估计量具有良好的小样本性质,估计精度随着样本容量的增加而增加;空间权重矩阵的选择对估计量的表现没有产生显著差异,但是在Case权重矩阵下,当样本量相同时,空间相关系数的估计偏差随着空间权重结构复杂度的增加而扩大。 相似文献