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缺失数据下EV模型的调整最小二乘估计
  • ISSN号：1003-3998
  • 期刊名称：《数学物理学报：A辑》
  • 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：[1]北京师范大学数学科学学院,北京100875
  • 相关基金：国家自然科学基金（10771017）和教育部科学技术研究重大项目（309007）资助
作者： 张娟[1], 崔恒建[1]
关键词： 线性EV模型, MAR, 加权调整最小二乘, 相合性, 渐近正态性, Linear errors-in-variables model Weighted adjust LSestimation Inverse probability Consistency Asymptotic normality
中文摘要：

该文考虑协变量缺失时的多元线性EV模型参数的估计, 其中协变量的缺失机制是Rubin（1976）提出的随机缺失（MAR）. 利用加权调整最小二乘方法给出参数估计, 证明了估计的相合性和渐近正态性. 数值模拟结果表明所给的估计性态良好.

英文摘要：

The multivariate linear errors-in-variables model when the regressors are missing at random in the sense of Rubin （1976） is considered in this paper. The weighted adjust LS parameter estimation based on inverse probability is proposed. It is shown that the estimators have consistency and asymptotic normality.Simulations are shown that our estimators perform well.

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期刊信息
  • 《数学物理学报：A辑》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院武汉物理与数学研究所
  • 主编：李邦河 陈贵强 朱熹平
  • 地址：湖北省武汉市武昌小洪山西路30号武汉71010信箱
  • 邮编：430071
  • 邮箱：actams@wipm.ac.cn
  • 电话：027-87199206
  • 国际标准刊号：ISSN：1003-3998
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1226/O
  • 邮发代号:38-214
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,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:5382