检索结果-内蒙古大学图书馆

中国卫生统计 2001年第5期18卷 289-290页

作者：张丕德陈少贤广东药学院社会医学与卫生统计教研室 510224

引言对于一般的线性回归模型Y＝Xβ+ε,假定误差ε独立且服从正态分布,才能进行有效的参数区间估计及假设检验,当ε的分布未知时,若按通常的方法,参数的区间估计与假设检验就不稳健,1981年Freedman将Bootstrap法应用回归模型,提出参数... 详细信息

引言对于一般的线性回归模型Y＝Xβ+ε,假定误差ε独立且服从正态分布,才能进行有效的参数区间估计及假设检验,当ε的分布未知时,若按通常的方法,参数的区间估计与假设检验就不稳健,1981年Freedman将Bootstrap法应用回归模型,提出参数及其方差的Bootstrap估计,1986年Wu又进一步加以改进,使方差的Bootstrap估计达到稳健,假设检验也能够顺利实现.然而,当误差ε或响应变量序列存在一定的相依关系时,上述方法就失效,而误差或响应变量序列为相依情形的线性模型是广泛存在的,比如目前引起卫生统计研究者高度重视的时间序列模型. 1984年Freedman对动态回归模型的Bootstrap法做了深入讨论,假定有自回归模型 Yt=Yt0+Yt-11+…+Yt-mm +Xtβ+εt, t=0,1,2,…,n (1)

关键词：线性模型移动区段再抽样法平稳m-相依误差线性回归模型

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