广义线性模型极大似然估计弱相合性的数值模拟

广义线性模型是经典线性模型的自然推广,它是一类应用广泛的统计模型.选择Probit模型,利用matlab编程,通过数值模拟的方法验证了广义线性模型的极大似然估计的弱相合性.     

在截尾样本情形下最大似然估计的强相合性

摘要讨论了在截尾样本情形下最大似然估计的大样本性质，     

在截尾样本情形下最大似然估计的强相合性

讨论了在截尾样本情形下最大似然估计的大样本性质，证明了当T＝∞时最大似然估计是强相合的．     

线性模型中的最大似然估计的通有稳定性

本证明了线性模型中回归系数的最大似然估计关于随机误差的通有稳定性。     

关于半参数广义线性模型的惩罚似然估计

本文对文[1]给出的一类半参数广义线性模型(semi-paramctric GLM),利用惩罚似然方法得到参数和非参数函数的惩罚似然估计。同时指出极小惩罚似然估计与惩罚加权最小=乘估计等价。     

线性过程方差变点估计的相合性及收敛速度

针对线性过程估计精度的问题,运用累积和(CUSUM)方法研究线性过程随机变量序列方差变点问题,在均值不变的条件下,证明方差变点CUSUM型估计的相合性,并且给出它的强弱收敛速度.     

随机右截断下半线性模型中估计的相合性

考虑一个随机右截断下的线性模型，在王启华＾「１」研究的参数β的核型估计β＾ｎ一致性的基础上，继续并且改进了王启华＾「１」的有关工作。     

经验似然中无偏估计函数的选择问题

由Owen(1988)提出的经验似然是一种重要的统计方法．本文主要研究经验似然的基础之一——无偏估计函数的选择问题。为此，定义了基于最优无偏估计函数的最优经验似然，得到了最优无偏估计函数的性质，研究了最优无偏估计函数的构造方法．最后，将这种方法推广到拟似然。     

等价限制线性模型中极大似然估计的稳健性

稳健性分析是判断估计值与真实值之间差异是否重要的一种方法。限制线性模型下的极大似然估计的稳健性是当前大家比较感兴趣的一个问题。笔者在前人的基础上,给出限制线性模型中极大似然估计对随机误差协方差矩阵的稳健性统计量,并对其进行分析,得出限制线性模型中极大似然估计对随机误差协方差矩阵不敏感。     

鞅差序列密度估计的p阶相合性及其收敛速度

在一定的条件下给出了鞅差序列的密度核估计的p阶相合性及一致相合性，并讨论了其收敛速度．     

独立与相依情形下加权广义线性模型选择的重对数律和强一致性

在温和条件下,考虑相依响应情形(ρ-混合或m-相依),针对一般广义线性模型(GLM)任意改变其参数权重构造出加权GLM,给出了参数的最大似然估计(MLE),并推导了加权后模型的重对数律(LIL)。应用独立情形下强极限理论证明了任意修正模型与全模型的对数似然之差的渐近结果。借助惩罚加权对数似然函数技术,基于相依LIL证明了模型选择准则的强一致性,并推导出若惩罚项的阶数介于O(log log n)与O(n)之间时,则该准则选取最简单修正模型几乎是必然的。     

l1空间中弱收敛和强收敛的等价性

主要研究了l1空间中两种收敛性的关系,首先给出序列弱收敛必强收敛的结论,接下来用反证法给出了具体的证明过程,最后给出了研究结论产生的原因.     

随机变系数线性结构关系EV模型参数估计的强相合性

证明了随机变系数线性结构关系EV模型中参数估计的强相合性.     

Generalized Linear Mixed-Effects Modeling Programs in R for Binary Outcomes

We review, examine the performance, and discuss the relative strengths and weaknesses of various R functions for the estimation of generalized linear mixed-effects models (GLMMs) for binary outcomes. The R functions reviewed include glmer in the package lme4, hglm2 in the package hglm, MCMCglmm in the package MCMCglmm, and inla in the package INLA. We illustrate the use of these functions through an empirical example and provide sample code.     

变系数多维线性结构关系EV模型参数的加权M估计

考虑变系数多维线性结构关系EV模型y=xτβ(t),Y=y+ε,X=x+u中的参数β(t)=(β1(t),β2(t),….,βP(t))τ的估计,利用线性模型中的M方法和权函数方法,构造出t=t0处的参数β(t0)的加权M估计量βn(t0),并证明了它具有相合性.     

含附加信息下局部线性模型的估计及收敛性

在一定的附加信息下 ,利用经验似然方法给出了局部线性模型的一类新估计 ,并证明了它的依分布收敛性     

关于线性递推数列通项的求法及其收敛特征

运用方程及化归的思想给出一阶线性递推数列、一阶分式线性递推数列、二阶线性递推数列以及二元一阶线性递推数列的通项,然后在此基础上建立若干关于线性递推数列的收敛特征定理.     

连续时间状态下的短期利率模型的实证研究

以上交所国债回购交易利率作为市场利率,运用新近发展起来的高斯估计方法在统一的框架内考察了常用的几个连续时间状态下的利率期限结构模型,得到了模型参数的近似值,而且发现短期利率的波动对利率水平本身相当程度上是敏感的.     

一个不等式在判断一类级数和广义积分敛散性中的应用(英文)

引入一个简单不等式,研究了它在判断一类级数和广义积分敛散性中的应用.