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纵向数据部分线性模型的基于高斯伪似然的高效估计
  • ISSN号:1671-5489
  • 期刊名称:《吉林大学学报:理学版》
  • 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:长春工业大学基础科学学院,吉林长春130012
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(11401048); 吉林省科技厅青年科研基金项目(20150520055JH)
中文摘要:

在纵向数据部分线性模型中,基于高斯伪似然构造相关阵的相合正定估计,进而得到回归参数的高效估计,给出了估计的算法及基于高斯伪似然的相关阵模型的选择准则.模拟表明,基于高斯伪似然方法得到的参数估计是高效的.

英文摘要:

This paper propose the consistent and positive definite correlation matrix based on a Gaussian pseudo-likelihood method and obtain an efficient estimator of the regression parameters for partial linear models with longitudinal data. The estimation algorithm and the method for Gaussian pseudo-likelihood based selection of working covariance models were then given. Simulations show that the parameter estimation based on the Gauss pseudo-likelihood method is efficient.

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期刊信息
  • 《吉林大学学报:理学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:吉林大学
  • 主编:裘式纶
  • 地址:长春市南湖大路5372号
  • 邮编:130012
  • 邮箱:sejuj@mail.jlu.edu.cn
  • 电话:0431-88499428
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-5489
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1340/O
  • 邮发代号:12-19
  • 获奖情况:
  • 在吉林省、教育部及全国优秀科技期刊评比中共获奖1...,2008年被评为"中国精品科技期刊", 并获教育部"第...,2009年获全国高校科技期刊优秀编辑质量奖,并被吉...,2008年和2009年连续两次获"中国科技论文在线优秀期...,2010年获教育部"第三届中国高校优秀科技期刊"奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,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)
  • 被引量:6314