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纵向数据单指标模型的广义经验似然统计推断
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:《北京工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:O212.7[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:[1]北京工业大学应用数理学院,北京100124, [2]天津商业大学理学院,天津300134
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(11101014); 教育部博士点学科专项科研基金资助项目(20121103110004); 北京市教育委员会科技计划资助项目(KM201410005010)
中文摘要:

基于广义估计方程和二次推断函数方法,提出了纠偏的广义经验似然方法对纵向数据单指标模型进行统计推断,获得了模型中指标参数分量的极大经验似然估计和纠偏的广义经验对数似然比统计量.证明了相关估计量在一定条件下具有渐近正态性,且纠偏的广义经验对数似然比统计量依分布收敛于χ2分布,利用所得结果,可以构造未知参数的置信域及相关的假设检验.

英文摘要:

Based on the generalized estimation equations ( GEE ) and the quadratic inference functions ( QIF ) methods, a bias-corrected generalized empirical likelihood was proposed to make statistical inference for the single-index model with longitudinal data. The maximum empirical likelihood estimator and the bias-corrected generalized empirical log-likelihood ratio statistics for the unknown index parameter in the model were obtained. It is proved that the maximum empirical likelihood estimator is asymptotically normal and the proposed statistics are asymptotically chi-square distributed under certain conditions, and hence they can be applied to construct the confidence region of the index parameter.

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 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,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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:11924