检索结果-内蒙古大学图书馆

本文研究相协样本下多维参数空间情形的假设检验问题,在较一般的条件下,得到了似然比统计量以及拟合优度统计量的渐近分布,全文分为三个章节：第一章为绪论,分别介绍了相协样本的研究概况,似然比统计量的研究进展,拟合优度统计量的研究进展以及本文研究内容和创新点.第二章研究相协样本下似然比检验统计量的渐近分布.本文借鉴独立样本下的似然函数形式,在简单原假设和复合原假设两种情况下分别给出了似然比统计量的具体形式,并讨论它们的渐近分布,最终得到两种情况下的渐近分布都为加权χ2—分布,其较好的模拟结果也体现了结论的实际价值.第三章研究相协样本下拟合优度检验统计量的渐近分布.根据样本总体的分布是否含参数,我们分两种情况分别构造检验统计量,借助幂等阵的特殊性质化简矩阵的秩,从而得出两种情况下拟合优度统计量的渐近分布都为加权χ2—分布.本文的创新性体现在如下三个方面：1.巧妙地运用一维参数下的相关结论,借助多维向量的泰勒展开和对称非负定矩阵的分解,将一维参数下的结论推广到多维参数的一般情况.2.通过数据模拟比较,体现了相协样本下似然比统计量的渐近分布有其实际价值.3.借助幂等阵的特殊性质化简矩阵的秩,从而得到了拟合优度统计量渐近分布的具体形式.

关键词：相协样本简单原假设复合原假设似然比统计量拟合优度统计量渐近分布

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单输入单输出回归模型的异方差性检验

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江苏师范大学学报（自然科学版） 2012年第2期30卷 33-38页

作者：管珣刘应安赵茂程南京林业大学机械电子工程学院江苏南京210037 南京林业大学信息学院江苏南京210037

在研究木材材质特性时,通常将木材本身看作一个系统,输入不同的影响因素,如含水率、密度、节子、腐蚀等会得到不同的机械力学特性,而相关的回归分析一直是在对上述各测试观测值的方差齐性默认的情况下进行的,并未对其方差异性进行过深... 详细信息

在研究木材材质特性时,通常将木材本身看作一个系统,输入不同的影响因素,如含水率、密度、节子、腐蚀等会得到不同的机械力学特性,而相关的回归分析一直是在对上述各测试观测值的方差齐性默认的情况下进行的,并未对其方差异性进行过深入研究.本文研究基本系统的单输入单输出回归模型的方差齐性检验问题.通过推导得到似然比检验统计量与Score检验统计量,并且基于参数的正交化得到修正的似然比检验统计量与修正的Score检验统计量,并利用Monte-Carlo方法模拟了几种统计量的功效,结果显示,这几种检验统计量都有很好的检验效果.

关键词：木材材质特性单输入单输出方差齐性似然比统计量修正的似然比统计量 Score统计量修正的 Score统计量

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多元威布尔分布形状参数相等的似然比检验

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大学数学 2012年第5期28卷 136-139页

作者：蔡霞河北科技大学理学院石家庄050018

将多元威布尔分布形状参数相等的检验转化为多元极值分布尺度参数相等的检验,利用Logistic模型的似然比统计量,给出相关参数为0.3,0.5,0.8时,检验统计量的模拟分位数和功效,指出相关参数越小,似然比统计量的功效越大.

关键词：似然比统计量 Logistic模型多元威布尔分布

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分层试验下K个独立2×2列联表的多重检验问题

分层试验下K个独立2×2列联表的多重检验问题

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作者：江绍萍云南大学

学位级别：博士

随着科学技术的快速发展,分类数据的研究越来越受到国内外研究者的高度重视,利用分类数据来研究两种处理方法的等价性(或非劣性)是生物医学研究中的一个重要课题。在生物学研究中,为了更有效研究因素间的关联性和消除混杂现象中讨厌参... 详细信息

随着科学技术的快速发展,分类数据的研究越来越受到国内外研究者的高度重视,利用分类数据来研究两种处理方法的等价性(或非劣性)是生物医学研究中的一个重要课题。在生物学研究中,为了更有效研究因素间的关联性和消除混杂现象中讨厌参数的影响,通常采用2×2列联表进行统计分析。在2×2列联表中存在一类特殊表格—含结构零的2×2列联表,即有一个非对角元素为零的2×2列联表。结构零的产生主要有以下两种原因:一是实际问题中所固有的,如二次感染数据问题;二是某些因素导致实际中得不到观测值,需要人为引进结构零,如二阶段肺结核(TB)皮肤检测问题。结合生物学中的热点问题,本文对含结构零的2×2列联表研究了危险度比的多重检验问题。目前国内外对含结构零2×2列联表的研究主要基于风险差RD和风险比RR等于某一固定值的双边假设检验及其置信区间等问题,而关于RR的多重检验问题尚无报道。本文对2×2列联表基于危险度比和相对差的多重检验问题与齐性检验问题进行研究,研究过程中提出了一种求解样本量的迭代算法,并给出了同时置信区间的求解公式,在求解过程中引入三种检验方法。本文主要内容如下:\n 1、首次研究了K个含结构零的2×2列联表基于危险度比等于某一非1同定值的多重检验问题,提出了检验此假设的score统计量、似然比统计量、wald统计量以及基于这三种统计量的三种渐近检验方法,并给出功效一定时确定样本量的一种新迭代算法。通过模拟研究比较了检验统计量和检验方法的统计性能。研究结果表明:(1)基于MaxT、MinP和Bonferroni检验方法的似然比统计量和score统计量能很好地控制犯第一类错误的概率,即由它们求解得到犯第一类错误的概率接近于检验水平;(2)当K=2时,功效随着讨厌参数π1+1和π1+2的增加而增加;同理,当K=3时,功效随着π1+3的增大而增大;(3)Bonferroni检验过程比较保守,所以由Bonferroni检验方法得到的样本量比其他两种检验方法(MaxT方法和MinP方法)得到的样本量要小。\n 2、研究了K个含结构零的2×2列联表基于危险度比的齐性检验问题,给出了一种简单有效而又不需要迭代程序求解的score检验方法。通过最小二乘加权和样本加权的方法给出公共危险度比φ的估计,从而给出了wald检验统计量和对数wald检验统计量,并通过模拟研究比较了检验统计量的统计性能。研究表明:(1)调整的score统计量能很好的控制犯第一类错误的概率;(2)MinP检验方法优于MaxT检验方法,特别在样本量小于30f时效果更加显著,即基于MinP检验方法的各统计量求解得到犯第一类错误的概率接近于检验水平。\n 3、基于含结构零的2×2列联表,考虑了分层配对试验设计下关于危险度比的同时置信区间,提出了基于检验方法(MaxT、MinP和Bonferroni检验方法)的同时置信区间、MOVER方法的同时置信区间以及三种Bootstrap同时置信区间。通过对同时置信区间的经验覆盖概率、区间宽度和Meisal非覆盖概率与非覆盖概率之比的模拟研究考察了上述置信区间的统计性能。研究结果表明:(1)基于MinP检验方法的同时置信区间好于MaxT检验方法的同时置信区间;(2)基于三种检验方法的Score统计量的同时置信区间以及bootstrap t分位数同时置信区间,无论是小样本还是大样本下有满意的统计性能功能,即这些区间的经验覆盖概率接近名义水平,并且它们的Meisal非覆盖概率与非覆盖概率之比基本在[0.4,0.6]之间。\n 4、研究了逆抽样条件下K个不配对2×2列联表基于相对差等于某一非0固定值的多重检验问题,并提出了检验此假设的score统计量、似然比统计量和wald型统计量,通过模拟研究比较了这些统计量的统计性能。研究表明:(1)当样本量大于50时,wald统计量相当”保守”;(2)当K=2时,功效随着参数P22的增加而减少;(3)当K=2,样本量小于50时,基于MaxT检验方法的似然比统计量比较宽松,而在MinP检验方法下具有良好的统计性能,即犯第一类错误的概率接近检验水平。\n 综上所述,本文首次较为系统地研究了K个独立含结构零的2×2列联表基于危险度比的多重检验问题以及逆抽样条件下不配对实验设计基于相对差的多重检验问题,并在此检验基础上给出了控制功效的样本量迭代算法,同时给出了同时置信区间的求解公式。本文所研究的问题和得到的一系列结果目前国内外尚未见报道,这些研究结果对诸如毒品、SARS和艾滋病等的研究与防治有一定的参考价值和实际应用价值。

关键词： 2×2列联表逆抽样风险差多重检验 Score统计量似然比统计量迭代算法

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逆抽样条件下含结构零的2×2列联表中相对差的估计

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统计与决策 2010年第2期26卷 14-16页

作者：江绍萍云南民族大学数学与计算机科学学院昆明650500 云南大学数学与统计学院昆明650500

含结构零的2×2列联表的统计推断是当今社会的一个热点问题。文中建立Fisher信息阵以求解感兴趣参数的方差并建立了四个统计量:wald统计量、score统计量、wald-score统计量和似然比统计量。基于蒙特卡洛的方法模拟得到的结果表明sc... 详细信息

含结构零的2×2列联表的统计推断是当今社会的一个热点问题。文中建立Fisher信息阵以求解感兴趣参数的方差并建立了四个统计量:wald统计量、score统计量、wald-score统计量和似然比统计量。基于蒙特卡洛的方法模拟得到的结果表明score统计量是最优的,其既能保证犯第一错误概率最小又能使得功效达到最大。

关键词：逆抽样相对差 Wald统计量 score统计量似然比统计量

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非标准条件下多水平模型的似然比检验

非标准条件下多水平模型的似然比检验

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作者：赵明华中科技大学

学位级别：硕士

多水平模型主要是用于处理具有层结构的数据,将结局变量变异分解为组内变异和组间变异。本文首先简要讲述了多水平模型的发展历程以及应用的范围,常用的参数估计和假设检验方法;然后具体讨论了两水平模型的主要模型,给出了两水平模型一... 详细信息

多水平模型主要是用于处理具有层结构的数据,将结局变量变异分解为组内变异和组间变异。本文首先简要讲述了多水平模型的发展历程以及应用的范围,常用的参数估计和假设检验方法;然后具体讨论了两水平模型的主要模型,给出了两水平模型一般形式及其向量矩阵形式,并将其推广到三水平及更多水平模型;接着阐述了模型比较的相关知识,从而引出本文的重点,即似然比检验。本文主要研究非标准条件下的似然比检验问题,首先给出了一般模型的分布函数,参数空间属于欧式空间且具有圆锥形式,而参数真值的分量可以位于边界上;然后定义了分布函数的一阶导数和二阶导数,并在八条假设条件及其衍生条件下,证明了三个定理,从而得出统计量d n的分布。本文的独创之处在于将一般模型推广到多水平模型,对具有层结构的数据进行模型拟合,尤其是纵向数据,从而解决了多水平模型中随机变量分布不同的假设检验问题。研究的具体内容为在非标准条件下对一般模型进行假设检验的基础上,给出类似的参数以及参数空间,对具有一到两个随机效应的方差成分模型进行假设检验。将对数似然函数关于参数进行一阶求导、二阶求导,验证较少的限制条件,从而利用前人的结论,得出用于似然比检验的统计量的分布趋近于混合权重相等的卡方分布,其自由度不同。事例分析说明了该方法的可行性,具有实际意义。

关键词：似然比统计量假设条件渐近分布方差成分

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具有外生变量部分线性自回归模型的异方差检验

具有外生变量部分线性自回归模型的异方差检验

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作者：袁杨南京林业大学

学位级别：硕士

森林资源动态预测是森林生态研究领域的前沿课题之一。根据当前森林状况,预测未来的发展,对森林资源的规划和生态建设都是十分重要的。然而,森林具有空间分布广,生长周期长,影响因素众多,结构复杂,功能综合;具有可再生性,未来发展趋势... 详细信息

森林资源动态预测是森林生态研究领域的前沿课题之一。根据当前森林状况,预测未来的发展,对森林资源的规划和生态建设都是十分重要的。然而,森林具有空间分布广,生长周期长,影响因素众多,结构复杂,功能综合;具有可再生性,未来发展趋势具有不确定性,是一个具有分散结构的随机性动态大系统。根据森林资源的特征,我们可以采用随机性时变动态模型来进行研究。在经典回归分析中,观测值的方差齐性是一个很基本的假定,在此假定下,方可进行常规的统计推断。如果方差非齐性而且未知,则回归分析将遇到诸多问题。因此对回归模型的方差齐性检验是十分必要的。本文主要对森林资源具有外生变量的部分线性自回归模型的异方差检验问题进行了系统全面的研究,得到了一系列好的结果。本文研究工作概括如下: 本文应用方差结构化方法系统地研究了具有外生变量的部分线性自回归模型的方差齐性检验问题,得到了方差齐性检验的似然比检验统计量和score检验统计量。再利用参数正交化方法得到了似然比检验统计量和score检验统计量的修正形式。最后通过Mnote Carlo随机模拟和实例说明了检验方法的有效性。结果表明:修正的似然比检验要好于似然比检验;修正的score检验优于score检验。本文使用的方法是简洁有效的。

关键词：部分线性自回归外生变量森林资源模型方差齐性似然比统计量 score统计量修正的似然比统计量修正的score统计量

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基于R的三维列联表对数线性模型分析

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科技信息 2009年第20期 I0350-I0350,I0353页

作者：韦杰孟捷贵阳中医学院基础部云南大学数学与统计学院

本文描述了三维列联表的对数线性模型,以R语言作为分析工具,利用函数loglin来计算相应模型的似然比统计量及卡方检验统计量,从而作出统计推断。

关键词：对数线性模型函数loglin 似然比统计量 pearson统计量

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两水平无重复析因设计的散度效应识别的似然比检验

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统计与决策 2008年第18期24卷 11-13页

作者：张健李夏明牟红青苏州大学数学科学学院江苏苏州215006

文章针对无重复两水平分式析因试验的散度效应识别问题,并基于似然比检验方法建立了一个散度效应识别方法。该方法可以在已知某些散度效应存在的场合下用于检验其余因子的散度效应。

关键词：无重复分式析因设计散度效应位置效应似然比统计量

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