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多维广义线性模型拟极大似然估计的弱相合性 被引量:13
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作者 廖源 张三国 薛宏旗 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2006年第3期288-294,共7页
本文考虑多维广义线性模型的拟似然方程sum from i=1 to n X_i(y_i-μ(X_i^1β))=0,在一定条件下证明了此方程的解(?)渐近存在,并得到了其收敛速度,即■_n-β_0=O_p(■_n^(-1/2)),其中β_0为参数β的真值,■_n是方阵S_n=sum from i=1 to... 本文考虑多维广义线性模型的拟似然方程sum from i=1 to n X_i(y_i-μ(X_i^1β))=0,在一定条件下证明了此方程的解(?)渐近存在,并得到了其收敛速度,即■_n-β_0=O_p(■_n^(-1/2)),其中β_0为参数β的真值,■_n是方阵S_n=sum from i=1 to n X_iX_i^1的最小特征值. 展开更多
关键词 多维广义线性模型 拟极大似然估计 弱相合性 收敛速度
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