期刊文献+
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
纵向数据广义部分线性模型的二次推断推断函数估计(英文) 被引量:2
1
作者 张景华 薛留根 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2017年第4期417-432,共16页
针对纵向数据广义部分线性模型,通常的做法是用样条或核方法逼近非参部分,之后利用广义估计方程方法(GEE)估计参数部分.本文使用B样条逼近非参函数,并基于二次推断函数的方法对参数和非参数进行估计,并给出了估计量的大样本性质.模拟表... 针对纵向数据广义部分线性模型,通常的做法是用样条或核方法逼近非参部分,之后利用广义估计方程方法(GEE)估计参数部分.本文使用B样条逼近非参函数,并基于二次推断函数的方法对参数和非参数进行估计,并给出了估计量的大样本性质.模拟表明本文的方法改进了GEE的效率. 展开更多
关键词 纵向数据 二次推断函数 B样条 广义部分线性模型
在线阅读 下载PDF
广义部分线性单指数模型的惩罚样条估计 被引量:2
2
作者 刘静 欧阳资生 吴喜之 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2009年第8期102-112,共11页
本文讨论了指数族广义部分线性单指数模型(Generalized Partially Linear Single Index Models,GPLSIM)的惩罚样条迭代估计,提出了基于惩罚似然和一组预先取定的单指数参数向量α的初始估计的迭代估计算法。另外本文还通过一组模拟数据... 本文讨论了指数族广义部分线性单指数模型(Generalized Partially Linear Single Index Models,GPLSIM)的惩罚样条迭代估计,提出了基于惩罚似然和一组预先取定的单指数参数向量α的初始估计的迭代估计算法。另外本文还通过一组模拟数据的分析对所提出的迭代算法进行了验证。 展开更多
关键词 广义部分线性单指数模型 惩罚样条 惩罚似然
在线阅读 下载PDF
混合广义部分线性加性模型的参数估计 被引量:1
3
作者 任帅 程文慧 周洁 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第1期108-124,共17页
广义部分线性加性模型具有参数和非参数2个部分,并且选择不同连接函数可以得到多种不同加性模型,是一种非常灵活的统计模型。有限混合模型是研究异质性总体的有效工具,扩展性很强,随着计算能力的不断提升,得到越来越广泛应用。本文将这... 广义部分线性加性模型具有参数和非参数2个部分,并且选择不同连接函数可以得到多种不同加性模型,是一种非常灵活的统计模型。有限混合模型是研究异质性总体的有效工具,扩展性很强,随着计算能力的不断提升,得到越来越广泛应用。本文将这2种模型相结合,提出混合广义部分线性加性模型(MGAPLM)。首先给出模型的定义,并在一些温和条件下证明模型可识别性;然后,使用将样条与核方法相结合的spline-backfitted-kernel(SBK)方法估计模型中参数和非参数函数,并且证明估计量的渐近性质;此外,给出一种模型检验方法,检验所提出模型有效性,同时在正态分布和二项分布2种情形下进行数值模拟,给出估计量在有限样本下的表现;最后,将提出的方法应用到一组经济数据中,得到此数据下模型的具体形式,并结合实际对建模结果进行分析。 展开更多
关键词 广义部分线性加性模型 样条 混合模型 EM算法 SBK方法
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部