回归模型中异方差的检验方法

异方差的存在并不破坏普通最小二乘法估计量的无偏性，但是估计量的方差变大了，由于估计量方差的变大，就使通常假设检验的值不可靠，因此选取适当的异方差的检验方法是极其重要的．     

回归模型中异方差的检验方法

异方差的存在并不破坏普通最小二乘法估计量的无偏性,但是估计量的方差变大了,由于估计量方差的变大,就使通常假设检验的值不可靠,因此选取适当的异方差的检验方法是极其重要的.     

函数型非参数回归模型及其在金融中的应用

函数型数据分析是分析高频数据的重要工具。在实际中函数型协变量和响应变量之间的线性假设通常不成立。本文提出了函数型非参数部分自回归模型来刻画函数型协变量和响应变量之间的非线性关系,本文接着使用非参数核估计方法给出了该模型的估计,并通过统计模拟验证了该估计方法的优良性,最后我们给出了上证指数的一个实例来说明我们模型的良好预测能力。     

非参数回归模型的模型检验

在此考虑非参数回归模型的模型检验问题.基于Plug-in经验似然方法,构造经验似然比检验统计量.证明其满足Wilks’现象,而得到了一定显著性水平的拒绝域.最后通过数据模拟,讨论了其检验功效.     

特殊情形下线性模型异方差性的LM检验

考虑了特殊情形下具有异方差性的线性模型。首先导出了在模型中当异方差为线性函数时异方差检验的LM检验统计量及其性质,然后举例说明其有效性。     

回归模型相关性和异方差性的认识

回归分析是重要统计推断方法。在实际应用中，回归分析是数理统计学与实际问题联系最为紧密，应用范围最为广泛，也是收效最为显著的统计分析方法；是分析数据，寻求变量之间关系有力的工具。随着科学技术的发展，生物、医学、农业、林业、经济、管理、金融、社会等领域的许多实际新问题提出，有力地推动了回归分析的发展。为了更好地应用回归模型解决实际问题，应用工作者应合理地进行模型假设，正确应用回归模型。     

线性约束下的异方差回归模型参数的广义最小二乘估计

运用线性约束下回归模型的参数估计和异方差回归模型的参数估计方法,给出线性约束下的异方差回归模型的参数估计公式,比较该模型的残差平方和与无约束异方差回归模型的残差平方和的大小,利用此结论对模型的进一步研究和应用具有一定的理论和实际价值。     

回归函数的非参数分块Delta序列估计

在非参数回归模型中，本提出了一种回归函数的分块Delta序列估计方法，定义了回归函数的分块Delta序列估计，得到这种估计的渐近无偏性，均方收敛性和强性敛性。     

非参数回归函数估计的渐近正态性

研究了独立或相依样本时非参数回归函数的Nadaraya-Watson估计，在简洁合理的条件下，证明了估计量的渐近正态性，获得的结论可在时间序列分析中得到应用．     

对异方差的分析及补救措施

经典假设要求误差项的观测值是从具有相同方差的分布中抽取的（同方差性）,如果一个正确设定的方程的误差项违背了经典假设,就会出现异方差;如果方程存在严重的异方差,就需要对方程进行补救。     

回归函数的非参数分块Delta序列估计

在非参数回归模型中,本文提出一种回归函数的分块Delta序列估计方法,定义了回归函数的分块Delta序列估计,得到这种估计的渐近无偏性,均方收敛性和强性敛性.     

LINEX损失函数下单边截断型分布族参数的EB检验

讨论一类这截断型分布族参数的双侧经验Bayes检验问题，文中构造了参数的经验Bayes判决函数，证明了其具有渐近最优性，并获得了收敛速度。     

信噪比对非参数回归模型拟合效果的数值模拟

为探究信噪比大小对非参数回归模型拟合的影响,本文针对固定设计下的非参数回归模型进行Monte Carlo数值模拟.在模拟中使用了三次B-样条估计方法,并利用AIC和BIC准则自动选择结点.结果表明:信噪比越大,均值函数估计的平均平方误差的平方根的均值和标准差越小,另外,响应变量的拟合的均方误差和平均绝对误差也越小.     

异结构混沌系统的自适应函数投影同步及参数辨识

研究了异结构混沌系统的自适应函数投影同步及未知参数的辨识问题.基于Lyapunov稳定性定理和自适应控制技术,构造了自适应控制器和系统未知参数的辨识法则,实现了异结构混沌系统的自适应函数投影同步.以著名的Lorenz系统和Lü系统为例进行了数值仿真,仿真的结果表明所构造的自适应控制器的有效性和系统未知参数辨识法则的正确性.     

中国城镇居民消费函数的非参数模型

利用2001-01～2005—11我国城镇居民人均可支配收入与消费性支出的月度数据，建立了我国城镇居民消费的非参数模型，并用不变窗宽的核估计、不变窗宽的局部线性估计、k-近邻估计、正交序列估计以及线性最小二乘估计分别进行了拟合和预测，结果表明：非线性模型优于线性模型；在4种非线性估计方法中，局部线性估计方法优于其它3种估计方法．     

具有异方差的线性混合模型参数的谱分解估计

线性混合模型的未知参数分为两种,一种是固定效应,一种是方差分量对具有异方差的线性混合模型的固定效应和方差分量做谱分解估计,讨论它的有关统计性质.     

可加模型回归函数估计的强相合性

Stone提出了用最小二乘法和非参数方法结合使用估计回归函数m(x)=E(Y│x=x)的方法并建立了估计的弱相合性;此文在一定条件下,得到了m(x)的估计■_n(x)=■_n~′x sum from i=1 to n(W_(ni)(x)δ_i)的强相合性.     

单向分类随机效应模型误差方差线性关系的一种检验

利用多元正态总体的复相关系数检验 ,给出了单向分类随机效应模型 yij=uj+αi+εij,误差方差σ21 ,σ22 ,… ,σ2 m 线性关系H0 :1ΛM =0 1×r 的一种检验 ,其中Λ =diag(σ21 ,σ22 ,… ,σ2 m) ,1=(1,1,… ,1)′,R(Mm×r) =r .     

方差控制中对参数的一个估计

降低方差是在蒙特卡罗模拟中提高统计模拟精度的一个重要途径,文中给出了实际模拟过程中对参数a^*的一个估计,并对估计参数a^*时的一个技术处理进行了讨论。