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部分线性变系数模型的Profile Lagrange乘子检验 被引量：13
1
作者 魏传华 吴喜之 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2008年第4期416-424,共9页
对于部分线性变系数模型附有约束条件时的估计与检验问题,基于Profile最小二乘方法给出了参数部分以及非参数部分的约束估计并研究了它们的渐近性质,并针对约束条件构造了Profile Lagrange乘子检验统计量,证明了该统计量在原假设下的渐... 对于部分线性变系数模型附有约束条件时的估计与检验问题,基于Profile最小二乘方法给出了参数部分以及非参数部分的约束估计并研究了它们的渐近性质,并针对约束条件构造了Profile Lagrange乘子检验统计量,证明了该统计量在原假设下的渐近分布为X^2分布,从而将Langrange乘子检验方法推广到了半参数模型上. 展开更多
关键词 部分线性变系数模型 约束估计 profile Lagrange乘子检验 profile最小二乘估计
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部分线性模型的随机约束岭估计 被引量：6
2
作者 魏传华 郭双 王肖南 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2014年第13期249-254,共6页
研究了部分线性回归模型附加有随机约束条件时的估计问题.基于Profile最小二乘方法和混合估计方法提出了参数分量随机约束下的Profile混合估计,并研究了其性质.为了克服共线性问题,构造了参数分量的Profile混合岭估计,并给出了估计量的... 研究了部分线性回归模型附加有随机约束条件时的估计问题.基于Profile最小二乘方法和混合估计方法提出了参数分量随机约束下的Profile混合估计,并研究了其性质.为了克服共线性问题,构造了参数分量的Profile混合岭估计,并给出了估计量的偏和方差. 展开更多
关键词 部分线性模型 多重共线性 随机线性约束 profile最小二乘估计 混合估计 岭回归估计
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部分线性可加模型的随机约束Liu估计 被引量：4
3
作者 王肖南 魏传华 《中央民族大学学报（自然科学版）》 2016年第1期80-85,共6页
研究了部分线性可加模型在参数部分附加有随机约束条件且存在多重共线性时的估计问题.文中基于Profile最小二乘方法、混合回归估计和Liu估计方法,提出了参数分量的Profile混合Liu估计,给出了估计量的偏和方差,并讨论了其渐近分布.
关键词 部分线性可加模型 随机约束 多重共线性 profile最小二乘估计 混合估计 Liu估计
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部分线性变系数模型中误差方差的估计(英文) 被引量：4
4
作者 魏传华 吴喜之 《应用数学》 CSCD 北大核心 2008年第2期378-383,共6页
作为部分线性模型与变系数模型的推广,部分线性变系数模型是一类在建模中应用非常广泛的模型.本文基于Profile最小二乘方法给出了模型中误差方差的估计并证明了该估计的渐近正态性.最后通过数值模拟验证了我们所提估计方法的有效性.
关键词 渐近正态性 误差方差 部分线性变系数模型 profile最小二乘估计
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部分线性变系数模型的约束岭估计 被引量：4
5
作者 韦杰 《产业与科技论坛》 2016年第7期87-89,共3页
本文研究了部分线性变系数模型在线性部分存在多重共线性和参数分量附加约束条件时的估计问题。基于profile最小二乘估计和岭回归估计方法,构造了参数分量的约束profile岭估计,并研究了其性质。
关键词 部分线性变系数模型 复共线性 profile最小二乘估计 岭回归估计
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部分线性变系数测量误差模型的约束Liu估计
6
作者 李静 安佰玲 《应用数学进展》 2023年第1期15-20,共6页
本文考虑部分线性变系数测量误差模型的估计问题,同时考虑线性部分自变量存在多重共线性和线性部分存在约束条件时两种情形,基于校正的profile最小二乘技术与Liu估计方法,分别构造了未知参数分量的Liu估计和约束Liu估计,并研究了所提估... 本文考虑部分线性变系数测量误差模型的估计问题,同时考虑线性部分自变量存在多重共线性和线性部分存在约束条件时两种情形,基于校正的profile最小二乘技术与Liu估计方法,分别构造了未知参数分量的Liu估计和约束Liu估计,并研究了所提估计量的渐进性质。 展开更多
关键词 部分线性变系数模型 测量误差模型 Liu估计 profile最小二乘估计
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变系数模型误差方差的估计 被引量：3
7
作者 冯井艳 张志强 李华鹏 《山西大同大学学报（自然科学版）》 2010年第1期5-7,共3页
变系数模型是由古典的线性模型发展而来,它们可以很好地检验函数系数随着协变量的变化程度.本文用PLR提出了变系数模型的误差方差的估计,并研究了它的渐近正态性,进一步用一个模拟例子来说明估计的结果是有效的.
关键词 变系数模型 误差方差 profile最小二乘估计 渐近正态性
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部分线性模型非参数部分的多项式关系检验 被引量：2
8
作者 魏传华 吴喜之 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2008年第5期857-866,共10页
对于部分线性模型中非参数部分是否为某一特定阶数的多项式函数的检验问题,本文基于比较原假设与备择假设下模型拟合的残差平方和的思想构造了检验统计量,给出了计算检验p-值的精确方法和三阶矩χ2逼近方法。另外我们讨论了广义似然比... 对于部分线性模型中非参数部分是否为某一特定阶数的多项式函数的检验问题,本文基于比较原假设与备择假设下模型拟合的残差平方和的思想构造了检验统计量,给出了计算检验p-值的精确方法和三阶矩χ2逼近方法。另外我们讨论了广义似然比检验统计量的构造,并给出了其在原假设下的渐近分布。最后通过数值模拟验证了我们所提检验方法的有效性。 展开更多
关键词 部分线性模型 profile最小二乘估计 残差平方和 广义似然比检验统计量 三阶矩χ2逼近
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非参数固定效应Panel Data模型的统计推断 被引量：3
9
作者 魏传华 吴喜之 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2009年第4期631-636,共6页
本文主要讨论了非参数固定效应Panel data模型的估计与检验问题,首先我们利用Profile最小二乘方法得到了固定效应与非参数部分的估计;接着基于比较原假设与备择假设下模型拟合的残差平方和的思想针对固定效应的检验问题构造了检验统计量... 本文主要讨论了非参数固定效应Panel data模型的估计与检验问题,首先我们利用Profile最小二乘方法得到了固定效应与非参数部分的估计;接着基于比较原假设与备择假设下模型拟合的残差平方和的思想针对固定效应的检验问题构造了检验统计量,并给出了计算检验p-值的F分布逼近法。 展开更多
关键词 部分线性模型 非参数回归 PANEL data profile最小二乘估计
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半参数可加模型的广义Liu估计 被引量：2
10
作者 王肖南 魏传华 《数学的实践与认识》 北大核心 2016年第13期183-191,共9页
作为部分线性模型和可加模型的推广,半参数可加模型在统计建模中应用广泛.考虑这类半参数模型在线性部分自变量存在共线性时的估计问题.基于Profile最小二乘方法,提出了参数分量的广义Profile-Liu估计,并给出了该估计量的偏和方差以及... 作为部分线性模型和可加模型的推广,半参数可加模型在统计建模中应用广泛.考虑这类半参数模型在线性部分自变量存在共线性时的估计问题.基于Profile最小二乘方法,提出了参数分量的广义Profile-Liu估计,并给出了该估计量的偏和方差以及均方误差.最后利用数值模拟验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 半参数可加模型 Liu估计 profile最小二乘估计 多重共线性
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两个部分线性模型的比较 被引量：1
11
作者 魏传华 吴喜之 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2008年第1期82-85,共4页
对于两个部分线性模型参数部分中模型系数是否相等的检验问题,本文基于比较原假设与备择假设下模型拟合的残差平方和的思想构造了检验统计量,并给出了计算检验p-值的F分布逼近法。
关键词 部分线性模型 局部线性光滑 profile最小二乘估计 F分布逼近
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部分线性可加模型的随机约束岭估计
12
作者 李静 李雪艳 安佰玲 《统计学与应用》 2022年第6期1448-1455,共8页
本文研究了部分线性可加模型这类半参数模型在线性部分自变量存在多重共线性,同时还附加有随机约束条件时的估计问题。基于针对半参数模型的Profile最小二乘技术,处理多重共线性问题的岭估计方法以及针对随机约束的混合估计技术,构造了... 本文研究了部分线性可加模型这类半参数模型在线性部分自变量存在多重共线性,同时还附加有随机约束条件时的估计问题。基于针对半参数模型的Profile最小二乘技术,处理多重共线性问题的岭估计方法以及针对随机约束的混合估计技术,构造了参数分量的随机约束岭估计,给出了估计量的偏与协方差,并给出了所提估计量的渐近性质。最后通过数值模拟验证了所提估计方法的表现。 展开更多
关键词 部分线性可加模型 随机线性约束 profile最小二乘估计 岭估计
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部分线性变系数模型改进的加权混合Profile-Liu估计
13
作者 张巍巍 《数学的实践与认识》 2021年第3期128-135,共8页
研究半参数部分线性变系数模型的有偏估计,当回归模型参数部分自变量存在多重共线性时,在随机线性约束条件下,融合Profile最小二乘估计、加权混合估计和Liu估计构造回归模型参数分量改进的加权混合Profile-Liu估计,并在一定正则条件下... 研究半参数部分线性变系数模型的有偏估计,当回归模型参数部分自变量存在多重共线性时,在随机线性约束条件下,融合Profile最小二乘估计、加权混合估计和Liu估计构造回归模型参数分量改进的加权混合Profile-Liu估计,并在一定正则条件下证明估计量的渐近性质,最后利用蒙特卡洛数值模拟验证所提出估计量的有限样本表现性. 展开更多
关键词 半参数部分线性变系数模型 随机线性约束 profile最小二乘估计 Liu估计 加权混合估计 渐近性质
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部分线性模型非参数分量的线性关系检验(英文)
14
作者 魏传华 吴喜之 《应用数学》 CSCD 北大核心 2007年第1期183-190,共8页
对于部分线性模型中非参数部分是否为某一特定阶数(记为p)的多项式函数的检验问题,本文基于非参数函数在各点的p阶导函数估计值的样本方差构造了一个简单的检验统计量.给出了计算检验p-值的三阶矩χ2逼近方法.最后通过数值模拟验证了我... 对于部分线性模型中非参数部分是否为某一特定阶数(记为p)的多项式函数的检验问题,本文基于非参数函数在各点的p阶导函数估计值的样本方差构造了一个简单的检验统计量.给出了计算检验p-值的三阶矩χ2逼近方法.最后通过数值模拟验证了我们所提检验方法的有效性. 展开更多
关键词 导函数估计 部分线性模型 profile最小二乘估计 三阶矩X^2逼近
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部分线性模型非参数部分的多项式类关系的检验
15
作者 续秋霞 王立强 贺兴时 《统计与信息论坛》 CSSCI 2010年第11期16-19,共4页
对于部分线性模型中非参数部分是否为多项式函数的检验问题,应该先确定其是否为多项式函数类。通过对部分线性模型的拟合残差进行再光滑,基于其变化的趋势性构造统计量以检验其是否为多项式函数类,给出了计算检验P-值的精确算法和三阶矩... 对于部分线性模型中非参数部分是否为多项式函数的检验问题,应该先确定其是否为多项式函数类。通过对部分线性模型的拟合残差进行再光滑,基于其变化的趋势性构造统计量以检验其是否为多项式函数类,给出了计算检验P-值的精确算法和三阶矩χ2逼近方法,模拟例子与实际例子充分显示了本方法的有效性。 展开更多
关键词 部分线性模型 profile最小二乘估计 三阶矩χ2逼近
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响应变量缺失下半参数变系数EV模型的约束统计推断
16
作者 张巍巍 张军 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2022年第3期55-59,共5页
文章研究了半参数变系数EV模型在线性约束条件下的估计和检验问题,当响应变量缺失、非参数部分协变量带有测量误差时,利用局部纠偏的Profile最小二乘估计、Lagrange乘子方法和借补技术构造了回归模型参数分量两类纠偏约束估计量。此外,... 文章研究了半参数变系数EV模型在线性约束条件下的估计和检验问题,当响应变量缺失、非参数部分协变量带有测量误差时,利用局部纠偏的Profile最小二乘估计、Lagrange乘子方法和借补技术构造了回归模型参数分量两类纠偏约束估计量。此外,为了检验线性约束条件,构造了借补的Profile Lagrange乘子检验统计量,并通过蒙特卡洛数值模拟验证估计量和检验统计量的有效性。 展开更多
关键词 半参数变系数模型 局部纠偏的profile最小二乘估计 纠偏约束估计量 借补的profile Largange乘子检验统计量
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纵向数据半参数回归模型的估计方法 被引量：3
17
作者 王芬玲 樊明智 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2007年第6期992-998,共7页
本文考虑纵向数据半参数回归模型,通过考虑纵向数据的协方差结构,基于Profile最小二乘法和局部线性拟合的方法建立了模型中参数分量、回归函数和误差方差的估计量,来提高估计的有效性,在适当条件下给出了这些估计量的相合性.并通过模拟... 本文考虑纵向数据半参数回归模型,通过考虑纵向数据的协方差结构,基于Profile最小二乘法和局部线性拟合的方法建立了模型中参数分量、回归函数和误差方差的估计量,来提高估计的有效性,在适当条件下给出了这些估计量的相合性.并通过模拟研究将该方法与最小二乘局部线性拟合估计方法进行了比较,表明了Profile最小二乘局部线性拟合方法在有限样本情况下具有良好的性质. 展开更多
关键词 纵向数据 半参数回归模型 profile加权最小二乘估计 相合性
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部分线性模型基于参数信息的统计推断 被引量：1
18
作者 魏传华 李静 吴喜之 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2009年第19期162-168,共7页
针对部分线性模型提出了一种新的估计方法-Profile局部最小二乘估计,方法结合了非参数部分的参数信息.另外对于部分线性模型中非参数部分是否为某一参数函数的检验问题,基于比较原假设与备择假设下模型拟合的残差平方和的思想构造了检... 针对部分线性模型提出了一种新的估计方法-Profile局部最小二乘估计,方法结合了非参数部分的参数信息.另外对于部分线性模型中非参数部分是否为某一参数函数的检验问题,基于比较原假设与备择假设下模型拟合的残差平方和的思想构造了检验统计量,并给出了计算检验p-值的精确方法和三阶矩χ2逼近方法. 展开更多
关键词 部分线性模型 profile局部最小二乘估计 残差平方和 三阶矩X^2 逼近
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