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部分函数型线性变系数模型(PFLVCM)是近几年出现的一个比较灵活、应用广泛的新模型。在实际应用中,搜集到的经济和金融数据往往存在序列相关性。如果不考虑数据间的相关性直接对其进行建模,会影响模型中参数估计的精度和有效性。本文主要研究了PFLVCM中误差的序列相关性的检验问题,基于经验似然,把标量时间序列数据相关性检验的方法拓展到函数型数据中,提出了经验对数似然比检验统计量,并在零假设下得到了检验统计量的近似分布。通过蒙特卡洛数值模拟说明该统计量在有限样本下有良好的水平和功效。最后,把该方法用于检验美国商业用电消费数据是否有序列相关性,证明该统计量的有效性和实用性。 相似文献
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文章介绍了线性回归变量误差模型参数估计的两种方法——工具变量法和校正似然法,然后通过数值模拟的方式对这两种方法的估计结果进行比较,说明这两种方法在不同假定下估计的优劣,最后通过实例计算来进行验证,并得到一些有用的结论. 相似文献
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含有协变量的复发事件变点模型的参数估计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复发事件数据协变量的重要作用,建立含有协变量的复发事件变点模型,考虑协变量作用于强度率函数的情形。对于此模型,使用最大似然方法得到变点及各参数估计,并得到了变点估计的相合性。最后对于同时存在待估参数和待估变点的似然函数,采用最速上升法进行了数据模拟。 相似文献
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与普通最小二乘法相比,线性模型参数的极大似然估计,在一般的条件下也具有很好的性质;而实际中,在进行统计推断之前,我们往往对参数的信息有一定把握。文章将利用参数的先验信息即先验分布,构造了线性模型参数的后验极大似然估计,并在两种先验分布的情形,给出了具体的结果。 相似文献
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部分线性EV模型是经典的部分线性模型的推广,在此模型中,假定误差是线性过程.文章把经验似然方法推广到带线性误差的部分线性EV模型,提出了调整的经验对数似然比,并建立了非参数的Wilks定理. 相似文献
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利用经验似然方法,讨论缺失数据下广义线性模型中参数的置信域问题,得到了对数经验似然比统计量的渐近分布为标准卡方分布;给出参数的一些估计量及其渐近分布,利用数据模拟解释了所提出的方法。 相似文献
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文章在线性模型误差项为鞅差序列情形下,应用经验似然方法得到了关于回归系数β的对数经验似然比统计量渐近服从菇分布,从而得到了关于β的置信域。 相似文献
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本文首先构造线性约束条件下的多元线性回归模型的样本似然函数,利用Lagrange法证明其合理性。其次,从似然函数的角度讨论线性约束条件对模型参数的影响,对由传统理论得出的参数估计作出贝叶斯与经验贝叶斯的改进。做贝叶斯改进时,将矩阵正态-Wishart分布作为模型参数和精度阵的联合共轭先验分布,结合构造的似然函数得出参数的后验分布,计算出参数的贝叶斯估计;做经验贝叶斯改进时,将样本分组,从方差的角度讨论由子样得出的参数估计对总样本的参数估计的影响,计算出经验贝叶斯估计。最后,利用Matlab软件生成的随机矩阵做模拟。结果表明,这两种改进后的参数估计均较由传统理论得出的参数估计更精确,拟合结果的误差比更小,可信度更高,在大数据的情况下,这种计算方法的速度更快。 相似文献
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分层线性模型的最大后验估计 总被引:1,自引:1,他引:1
最大后验估计(MAPE)和最大似然估计(MLE)都是重要的参数点估计方法。在介绍一般分层线性模型(HLM)MAPE方法的基础上,给出这种方法的期望最大化算法(EM)的具体步骤,运用对数似然函数的二阶导数推导了MAPE估计的方差估计量。同时运用数据模拟比较了EM算法下的MAPE和MLE。对于固定效应的估计,两种方法得到的估计量是一致的。当组数较少时,EM计算的MAPE的方差协方差成分比MLE的更靠近真实值,而且MAPE的迭代次数明显小于MLE。 相似文献
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具有良好可读性和稳健性的变系数模型在各学科领域应用广泛.本文构建了一种新的随机效应变系数空间自回归面板模型,运用截面极大似然估计方法,导出了模型的估计量,证明其具备一致性和渐近正态性,蒙特卡洛模拟研究显示估计量的小样本表现效果良好. 相似文献
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作为部分线性模型与变系数模型的推广,部分线性变系数模型是一类应用广泛的半参数模型.文章主要研究该模型线性部分存在约束条件下的估计和检验问题,首先基于backfitting方法给出了常数系数以及变系数部分的约束估计,其次构造了检验统计量用于检验约束条件. 相似文献
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本文针对固定效应面板线性回归模型中特意误差项为任意形式序列相关情形,提出了移动分块经验似然估计方法,并给出了大样本性质。模拟研究表明:该方法适用于特意误差项序列相关形式已知和形式未知两种情形,较Baltagi和Li(1994)以及Gon?alves(2011)提出的方法有效。本文采用该方法对CO2排放量与城市化水平之间的关系进行了实证分析,结果表明:城市化水平对CO2排放量有显著影响,不同城市化阶段对CO2排放量影响不同。 相似文献
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在协变量随机缺失时,文章利用加权拟似然方法给出了广义变系数模型中非参数函数系数的估计。由估计的渐近性质可知,当缺失概率未知时,本文提出的方法与缺失概率已知时的估计的渐近性质类似。通过模拟表明加权拟似然估计要比仅用完整个体的方法要好。 相似文献