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缺失数据下非线性均值方差模型的参数估计
被引量：
4
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作者
宋红凤
汤杨冰
徐登可
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第19期10-14,共5页
文章在响应变量随机缺失下研究非线性均值方差模型的参数估计问题。基于回归插补和随机回归插补两种缺失插补方法以及结合Gauss-Newton迭代计算算法给出该模型中未知参数的极大似然估计。并通过对两个随机模拟例子实际例子的研究分析,...
文章在响应变量随机缺失下研究非线性均值方差模型的参数估计问题。基于回归插补和随机回归插补两种缺失插补方法以及结合Gauss-Newton迭代计算算法给出该模型中未知参数的极大似然估计。并通过对两个随机模拟例子实际例子的研究分析,结果都表明了所提出的模型与统计方法具有可行性和实用性。
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关键词
缺失数据
非线性均值方差模型
Gauss-Newton
插补
极大似然估计
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职称材料
题名
缺失数据下非线性均值方差模型的参数估计
被引量：
4
1
作者
宋红凤
汤杨冰
徐登可
机构
浙江农林大学统计系
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第19期10-14,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(11301485
11526188
+1 种基金
11171105)
2016年度浙江省统计研究课题
文摘
文章在响应变量随机缺失下研究非线性均值方差模型的参数估计问题。基于回归插补和随机回归插补两种缺失插补方法以及结合Gauss-Newton迭代计算算法给出该模型中未知参数的极大似然估计。并通过对两个随机模拟例子实际例子的研究分析,结果都表明了所提出的模型与统计方法具有可行性和实用性。
关键词
缺失数据
非线性均值方差模型
Gauss-Newton
插补
极大似然估计
Keywords
missing data
nonlinear mean and variance models
Gauss-Newton
interpolation
maximum likelihood estimate
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
缺失数据下非线性均值方差模型的参数估计
宋红凤
汤杨冰
徐登可
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017
4
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