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缺失数据下双重广义线性模型的经验似然推断
  • ISSN号:1001-9847
  • 期刊名称:《应用数学》
  • 时间:0
  • 分类:O212.1[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:昆明理工大学理学院,云南昆明650093
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(11261025);国家自然科学基金项目(11126309); 云南省自然科学基金项目(2011FZ044)
中文摘要:

本文基于截面经验似然的方法,在响应变量随机缺失时,将双重广义线性模型的拟似然估计方程作为截面经验似然比函数的约束条件,构造了均值模型和散度模型未知参数的置信区间.数据模拟中,在完全数据集,逆概率加权填补所得的数据集和未加权填补所得的数据集三种情形下,将经验似然方法与正态逼近方法相比较.结果表明在双重广义线性模型中,逆概率加权这一填补方法和经验似然方法是有效和可行的.

英文摘要:

Based on profiled empirical likelihood method,the double generalized linear models' quasi-likelihood functions were considered as the constraints of the profile empirical likelihood ratio function with missing responses.The confidence intervals of unknown parameters in double generalized linear models were constructed.Simulation studies show that,in the double generalized linear models,the inverse probability weighted method and empirical likelihood method are more useful and effective than the unweighted method and normal approximation method respectively.

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期刊信息
  • 《应用数学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编:李大潜
  • 地址:武汉珞喻路1037号华中科技大学逸夫科技大楼南楼902室
  • 邮编:430074
  • 邮箱:yysx_hust@163.com
  • 电话:027-87543831
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9847
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1184/O1
  • 邮发代号:38-61
  • 获奖情况:
  • 中国科学引文数据库来源期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:4139