检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：倪伟才浙江大学

学位级别：硕士

本文主要分为二部分，分别讨论了半参数回归模型，随机删失半参数回归模型的大样本的性质。第一部分主要讨论了固定设计下半参数回归模型yi=xiβ+g（ti）+εl，i=1.2，…．n。综合最小二乘法和最近邻估计方法，定义了β，g的估计量... 详细信息

本文主要分为二部分，分别讨论了半参数回归模型，随机删失半参数回归模型的大样本的性质。第一部分主要讨论了固定设计下半参数回归模型yi=xiβ+g（ti）+εl，i=1.2，…．n。综合最小二乘法和最近邻估计方法，定义了β，g的估计量（?），（?），并在适当的条件下，证明了误差序列为Lq混和鞅情形下的相合性。第二部分主要讨论了随机删失半参数回归模型yi*=xiβ+g（ti）+ei，i=1.2，…，n.，其中Eei=0，ei是独立但不同分布的，综合最小二乘法和一般的非参数权估计的方法，定义了β，g的估计量β_n*，g_n*，并在适当的条件下，证明了它们的相合性。

关键词：相合性半参数回归模型估计量

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半参数回归模型的估计方法和模拟分析

半参数回归模型的估计方法和模拟分析

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作者：郭兴翠中南大学

学位级别：硕士

半参数回归模型,又称为部分线性回归模型,是由Engle etal(1986)在研究天气变化与供电需求之间的关系时引入的,是20世纪80年代以来发展起来的一种重要的统计模型。在实际的回归分析中,由于存在不可避免的系统误差,独立变量便不能被直接... 详细信息

半参数回归模型,又称为部分线性回归模型,是由Engle etal(1986)在研究天气变化与供电需求之间的关系时引入的,是20世纪80年代以来发展起来的一种重要的统计模型。在实际的回归分析中,由于存在不可避免的系统误差,独立变量便不能被直接观测到,而是由带有误差的值所代替。由于系统误差的问题,普通最小二乘便不再有效,所以研究半参数回归模型比一般回归模型更具有挑战性和实际意义。本文首先介绍了半参数回归模型的两种不同类型的回归模型:线性半参数回归模型和非线性半参数回归模型;研究了目前半参数回归模型常见的估计方法(补偿最小二乘估计、核光滑估计、拟似然估计、虚拟观测法)并得到了一些满意的结果,我们在这里将本文的工作大致介绍如下: 本文的主要结果之一是首先把拟似然估计方法引入到半参数模型的估计中来,研究了线性半参数模型和非线性半参数模型的参数估计。拟似然估计方法克服了使用极大似然估计法以随机误差的分布必须服从正态分布为前提条件的缺点,此法不是从误差分布出发而是从误差矩出发,更具有一般性,而且估计的结果一般也优于最小二乘估计法的结果。主要结果之二是把半参数模型的解法与传统的测量数据处理方法有机的结合了起来,即将对问题的先验信息转换成对问题的虚拟观测。采用虚拟观测法对半参数模型进行参数估计,并将此方法推广到了非线性半参数模型的求解中,值得指出的是虚拟观测法克服了传统半参数解算方法的相对抽象性问题,与实际问题关系密切。主要结果之三是将半参数模型的各种解法归结到一起对各种解法的步骤以及优劣性进行了比较说明。

关键词：半参数回归模型补偿最小二乘估计核光滑估计拟似然估计虚拟观测

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半参数回归模型的估计问题——L<\'q>-mixingale误差序列情形

半参数回归模型的估计问题——L<\'q>-mixingale误差序列情形

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作者：潘光明安徽大学

学位级别：硕士

该篇论文主要讨论关于半参数回归模型的参数和非参数的估计问题,半参数回归模型是近十几年发展起来的一种统计模型.由于半参数回归模型的优点是集中了主要部分（即参数分量部分）的信息,因而它比传统的线性模型或非参数回归模型有更强... 详细信息

该篇论文主要讨论关于半参数回归模型的参数和非参数的估计问题,半参数回归模型是近十几年发展起来的一种统计模型.由于半参数回归模型的优点是集中了主要部分（即参数分量部分）的信息,因而它比传统的线性模型或非参数回归模型有更强的解释能力,不少统计学者对其进行了深入的研究,同其它回归模型一样,它的大样本性质始终是人们关注的特点.

关键词：半参数回归模型线性模型非参数回归模型权函数

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半参数回归模型L-估计的研究

半参数回归模型L-估计的研究

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作者：魏新宇西北工业大学

学位级别：硕士

该文研究了半参数回归模型 y<,i>=x<,i>β+g(t<,i>)+e<,i>,i=1,…,n, 的参数和非参数分量的估计问题.当(x<,i>,t<,i>)是iid.的随机设计子样且... 详细信息

该文研究了半参数回归模型 y<,i>=x<,i>β+g(t<,i>)+e<,i>,i=1,…,n, 的参数和非参数分量的估计问题.当(x<,i>,t<,i>)是iid.的随机设计子样且与{e<,i>} 是独立的情况下,作者在对非参数分量g(·)进行核估计的基础上,然后对参数分量/β首次构造了渐近有效的L-估计,并在适当的正则条件下:(1)证明了β的L-估计λ<,R>的渐近正态性;(2)获得了g(·)的最终估计g<,R>的弱收敛速度为O<,P>(n-1/3);(3)得到了β的L-估计的渐近分布的Berry-Essen界为O<,P>(n-1/2).

关键词：半参数回归模型 L-估计核估计渐近正态性 Berry-Essen界

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半参数回归模型有偏估计的研究

半参数回归模型有偏估计的研究

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作者：靳坤坤中央民族大学

学位级别：硕士

近年来,对于线性统计模型的研究已经趋于成熟,很多研究已经在实际中得到广泛的应用。半参数回归模型是20世纪80年代后逐渐发展起来的一种新的对于参数研究的统计模型,它可以分为两部分：一部分是线性回归部分,另一部分是观测因素下未知... 详细信息

近年来,对于线性统计模型的研究已经趋于成熟,很多研究已经在实际中得到广泛的应用。半参数回归模型是20世纪80年代后逐渐发展起来的一种新的对于参数研究的统计模型,它可以分为两部分：一部分是线性回归部分,另一部分是观测因素下未知量。这就可以克服参数模型在表达客观模型方面的局限性,在描述实际问题是就更加接近真实,对其做相应的研究,更具有一定的理论研究和实际应用的意义。本文主要研究半参数回归模型以及它的几类有偏估计,主要内容如下：1、讨论了半参数回归模型的主成分估计,然后对其理论性质进行相应的研究,并证明其在均方误差意义下满足相应条件时优于最小二乘估计。2、根据线性回归模型的相关研究,构造了半参数回归模型的主成分岭估计,然后对其理论性质进行相应研究,并在均方误差意义下,讨论满足相应条件时,半参数回归模型的主成分岭估计优于最小二乘估计。3、讨论在均方误差意义下,满足相应条件时,半参数回归模型的主成分岭估计优于其单一的主成分、岭估计。4、对参数附加一定的约束条件b=Aβ,构造半参数回归模型约束条件下的主成分估计和主成分岭估计,并证明在均方误差意义下满足一定条件时,使得约束条件下主成分估计优于普通的最小二乘估计,约束条件下岭型主成分估计优于普通的岭估计。5、对参数附加一定的随机约束条件b=Aβ+η,构造半参数回归模型随机约束条件下的主成分估计和主成分岭估计,并讨论它们的一些相关性质。6、用R软件对上述理论做相应的Monet Carlo模拟,说明理论研究的有效性。

关键词：半参数回归模型主成分岭估计岭估计

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半参数回归模型的Bayes估计

半参数回归模型的Bayes估计

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作者：李琪琪中国科学技术大学

学位级别：硕士

本本文导出了半参数回归模型中参数的Bayes最小风险线性无偏无偏估计(BMRLUE),研究了其在均方误差矩阵(MSEM)准则、Predictive PitmanCloseness(PRPC)准则和Posterior Pitman Closeness(PPC)准则下相对于加权最小二乘估计(WLSE)的优良... 详细信息

本本文导出了半参数回归模型中参数的Bayes最小风险线性无偏无偏估计(BMRLUE),研究了其在均方误差矩阵(MSEM)准则、Predictive PitmanCloseness(PRPC)准则和Posterior Pitman Closeness(PPC)准则下相对于加权最小二乘估计(WLSE)的优良性。最后讨论了半参数回归模型中参数的BMRLUE和非参数部分的估计量的大样本性质。

关键词：半参数回归模型贝叶斯最小风险线性无偏估计(BMRLUE) 加权最小二乘估计(WLSE) 均方误差矩阵(MSEM)准则 Bayes PC准则大样本性质

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基于半参数回归模型的微陀螺仪温度补偿技术

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压电与声光 2009年第6期31卷 794-796,810页

作者：何晓峰胡小平吴美平吴文启国防科学技术大学机电工程与自动化学院湖南长沙410073

设计了一种基于半参数回归模型的微陀螺仪温度补偿方法。针对微陀螺仪启动时受温度变化影响明显、角速度输出误差较大的问题,提出对于温度的补偿不仅要考虑趋势项,而且要估计模型误差。建立了温度补偿的半参数回归模型,采用补偿最小二... 详细信息

设计了一种基于半参数回归模型的微陀螺仪温度补偿方法。针对微陀螺仪启动时受温度变化影响明显、角速度输出误差较大的问题,提出对于温度的补偿不仅要考虑趋势项,而且要估计模型误差。建立了温度补偿的半参数回归模型,采用补偿最小二乘进行求解。实验结果表明,对于某型微陀螺仪采用温度补偿的半参数回归模型是可行且有效的,相对于常规的多项式拟合方法,补偿后的信号噪声降低了1个数量级,优于0.005(°)/s,从而有效缩短了陀螺仪启动稳定时间。

关键词：温度补偿微陀螺仪半参数回归模型最小二乘

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随机截断下NA样本半参数回归模型中的相合估计