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高维参数多项Logistic模型的参数估计,用极大似然法估计很困难.文章给出一种新的估计方法:基于逆回归,给出参数单位向量的估计,从而高维参数得到降维;用极大似然法估计参数向量的模,最后得到参数的估计.且是相合估计. 相似文献
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文章研究了纵向数据半参数Logistic回归模型的估计问题,给出了模型中未知参数和未知函数的估计方法,探讨了参数部分的变量选择问题,并对不同的变量选择方法进行比较分析.从模拟结果可以看到,文中给出的方法具有很好的估计效果. 相似文献
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文章运用非参数核密度估计技术并结合极大似然估计方法来估计Copula函数中的参数,克服了传统方法在估计Copula函数参数时的不足.并通过计算机仿真分析,证实了此方法的可行性与准确性. 相似文献
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探讨了部分线性回归模型当非参数分量受到单调条件限制时的估计问题,利用惩罚局部线性核估计方法给出参数分量与非参数分量αRLS、gRLS的估计,并进一步研究了^αRLS及^gRLS的渐进性质,结果表明:新得到的非参数约束条件下的估计是a.s.收敛的,并且保证了单调性和边界点适应性。将问题推广到一般情况,探讨了部分线性回归模型当非参数分量受到高阶导数约束时,参数分量的估计^αRLS。 相似文献
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非参数回归估计与人工神经网络方法的预测效果比较 总被引:1,自引:0,他引:1
文章研究了非参数回归方法在中石油和浦发银行等六支股票的价格预测中的应用.讨论了核估计、k阶最近邻估计、样条估计和惩罚样条估计4种常用的非参数回归方法,其中,核估计和k阶近邻估计共选取5种不同的权函数.最后,以MAPE为判断指标,将非参数回归方法的预测结果与RBF(多变量插值的径向基函数)人工神经网络方法的预测结果进行了比较. 相似文献
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文章在逐步增加首失效截尾样本下,研究三参数Pareto分布族形状参数的一致最小方差无偏估计(UMVUE),在对称平方损失函数下,讨论其Bayes估计和参数型经验Bayes (PEB)估计.按照均方误差(MSE)准则,比较UMVUE与PEB估计的小样本性质,根据形状参数的风险,导出其Bayes估计与PEB估计的大样本性质,并获得它们的收敛速度o(n-1).在相同或相近的可信水平下,分别研究参数在经典统计和Bayes统计中的区间估计,并利用数值模拟说明Bayes区间估计的精度高于经典统计区间估计. 相似文献
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文章考虑双参数指数分布的参数估计问题,在KL-距离最小化原则下,给出了一种参数估计的方法.得到的结果是一般情况下参数估计与矩估计相同;特别地,当位置参数为0时,通过数值模拟,并与极大似然估计进行比较,证明了这种估计的可行性. 相似文献
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文章在对称和非对称损失函数下研究了两参数指数一威布尔分布(EWD)形状参数的Baves估计问题.当其中一个形状参数α已知时,给出了另一个形状参数θ在三种不同损失函数下Baves估计表达式及极大似然估计:运用随机模拟方法产生不同容量的样本对三种不同形式的Baves估计及极大似然估计的精确度进行了比较.模拟结果说明,要提高估计的精确度,应根据样本数选取损失函数. 相似文献
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文章在MSE准则下对半参数模型中的参数的两步估计和最小二乘估计进行了比较,给出了参数的两步估计优于最小二乘估计的充分条件。 相似文献
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基于残缺的样本观测数据,文章讨论了双参数指数分布总体尺度参数的区间估计问题.给出了适用于残缺观测数据的构造置信区间的一种新方法,讨论了枢轴量的精确分布和大样本近似分布,得到了尺度参数的近似置信区间.这个结果还适用于样本中可能存在异常数据的情形,具有稳健性. 相似文献
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文章依据经验贝叶斯估计的思想,研究在平方损失函数下,正态模型中刻度参数的经验Bayes(EB)估计问题. 相似文献
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在概率统计中,偏度系数反映了随机变量的密度曲线的对称特征.由于偏度系数涉及到分布的前三阶矩,因此得到好的估计有一定的难度.文章建立贝叶斯模型,对偏度系数提出近似线性贝叶斯估计,并在多条数据结构下,对先验分布的超参数提出合适的估计,得到偏度系数的经验贝叶斯估计. 相似文献
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本文引入空间效应、非参函数和非连续分布技术无效率项,构建了半参数空间0无效率随机前沿模型(简称为半参数空间ZISF),模型的适用性更广,可有效避免函数形式误设和忽略内生性问题导致的有偏和不一致估计量.对非参函数采用B样条逼近,使用极大似然方法和JLMS法可得到参数(含非参数函数)和技术效率的估计.基于伯努利大数定律提出反馈分类,可将技术无效率项分类.蒙特卡罗模拟表明:①本文方法的估计精度较高.增加样本容量后,估计精度更优.忽略任意一种效应将导致估计精度降低.②分类阈值的跨度较大,主观判断贝叶斯后验概率的大小进而将技术无效率项分类的可靠性较低.反馈分类的准确率较高且必要. 相似文献
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文章对非线性函数与空间变系数模型组合的半参数模型进行研究,提出该类模型的两步估计,给出半参数模型中非线性函数和空间变系数参数估计的精确表达式.并进行了数值模拟,结果表明,估计值与真实值拟合程度较好,方法的精确度较高. 相似文献
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极端值估计是损失评估的重要研究部分,文章在贝叶斯方法的基础上,用半参数混合模型来拟合损失.在确定模型参数的过程中,运用贝叶斯方法对参数建模,将参数转化成随机变量,并基于马尔卡夫蒙特卡罗(MCMC)抽样得到参数的估计值.该方法的特点是参数数量少,通过抽样把参数转化成随机变量,给出所有参数可能取值的频率分布图.实证结果表明模型结果既考虑了参数的不确定性,又兼顾了损失的厚尾性. 相似文献