搜索结果: 1-15 共查到“数理统计学 回归模型”相关记录20条 . 查询时间(0.131 秒)
带特定标记的分位数回归模型
特定标记 分位数 回归模型
2023/12/13
Quantile regression has become a widely used tool for analysing competing risk data. However, quantile regression for competing risk data with a continuous mark is still scarce. The mark variable is a...
河南财政金融学院统计学课件项目十相关与回归分析——相关关系的测定及回归模型的建立。
上海财经大学统计与管理学院回归分析课件第八章 非线性回归模型
上海财经大学统计与管理学院 回归分析 课件 第八章 非线性回归模型
2019/7/11
上海财经大学统计与管理学院回归分析课件第八章 非线性回归模型。
上海财经大学统计与管理学院回归分析课件第七章 多元线性回归模型的有偏估计。
北方民族大学应用回归分析课件第九章 含定性变量的回归模型
北方民族大学 应用回归分析 课件 第九章 含定性变量的回归模型
2015/6/25
北方民族大学应用回归分析课件第九章 含定性变量的回归模型。
NA样本下一类半参数回归模型的强相合性
NA序列 半参数回归模型 固定设计 强相合性
2011/11/11
考虑固定设计下一类半参数回归模型 ，且随机误差 为NA序列且。利用最小二乘估计和非参数函数的权函数估计的方法，给出了参数的估计量，并在适当条件下证明的所给估计量的强相合性.
基于方块脉冲函数逼近的线性连续回归模型的参数估计及其应用
回归模型 函数逼近 方块脉冲
2009/10/26
Parameter estimation for linear continuous regressive systems is studied via Legendre polynomials approximation, and a least-squares algorithm is presented.Then, the application of this method to para...
该文用微分几何方法对AR(q)误差非线性回归模型若干二 阶渐近性质进行了研究. 作者基于Fisher信息阵在欧氏空间定义了内积，并在期望参数空间建立了几何结构. 基于上述几何结构，给出了AR(q)误差非线性回归模型若干二阶渐近性质的曲率表示. 将前人的一些结果推广到AR(q)误差非线性回归模型.
本文提出并研究了一些诊断检验工具, 用于一般参数型的时间序列向量自回归模型的拟合优度检验. 该检验在零假设下渐近服从卡方分布,并能侦察到以参数速度收敛到零假设模型的备择模型. 检验涉及到权函数,因此可以灵活地选择权函数以提高检验功效, 尤其是在可能的偏离方向已知情形. 如果备择不是方向型的, 而只知道其属于某一个模型类中, 此时可构造一个渐近分布自由的极大极小(maximin)检验. 对于饱和备择...
多响应近似线性回归模型的Minmax稳健设计
多响应模型 稳健设计 Minmax设计 广义最小二乘估计
2008/12/11
研究多响应变量近似线性回归模型的Minmax稳健设计问题．以响应变量均方误差阵的迹tr（MSEM）为准则，对回归方程系数采用广义最小二乘估计，进而利用最小二乘法得到最优逼近函数．从而将Huber（1975）的方法和Wiens（1990）的结果推广到多响应变量场合．最后考察了一个特例，即当回归变量问可能存在交互作用时的双响应二元曲面线性回归模型，得到了与Wiens（1990）较一致的结果．
元回归模型中最大值点的BRPA估计的收敛速度
极值估计 相伴次序统计量 收敛速度
2008/11/24
BRPA估计是Changchien (1990)提出的一种具有良好性质的回归函数最大值点的估计, Chen, Huang and Huang (1996), Bai and Huang (1999), 吴and王(2000)和Bai, Chen and Wu (2003)分别讨论了BRPA的极限性质\bd 本篇文章中, 我们在很一般的条件下研究了$x$为多维向量时BRPA估计的收敛速度, 推广了B...
纵向数据下半参数回归模型估计的渐近性质
纵向数据 半参数回归模型 渐近正态性 收敛速度
2008/11/24
本文考虑纵向数据下半参数回归模型: $y_{ij}=x_{ij}'\beta+g(t_{ij})+e_ij},\;i=1,\cdots,m,\;j=1,\cdots,n_i$. 基于最小二乘法和一般的非参数权函数方法给出了模型中参数$\beta$和回归函数$g(\cdot)$的估计, 并在适当条件下证明了$\beta$估计量的渐近正态性和$g(\cdot)$估计量的最优收敛速度\bd 模拟结果表明...
函数系数线性自回归模型的样条估计
函数系数线性自回归模型 多项式样条估计 相合性 收敛速度
2008/10/8
基于多项式样条全局光滑方法, 建立函数系数线性自回归模型中系数函数的样条估计.在适当条件下, 证明了系数函数多项式样条估计的相合性, 并给出了它们的收敛速度. 模拟例子验证了理论结果的正确性.