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极大似然估计和拟极大似然估计模拟之比较
  • ISSN号:1001-4268
  • 期刊名称:《应用概率统计》
  • 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]广东工业大学应用数学学院,广东广州510090, [2]中山大学公共卫生学院流行病与卫生统计系,广东广州510080
  • 相关基金:国家自然科学基金重点课题资助项目(39930160)
中文摘要:

通过对单个协变量的带有测量误差的一维结构回归模型中总体平均处理效应的极大似然估计和拟极大似然估计的随机模拟结果进行比较,发现这两个公式都不受测量误差的影响,并且可以互换使用.当其它误差较小时用两个公式计算结果虽然相差不大,但相比较而言用拟极大似然估计较好,反之,当其它误差较大时用极大似然估计较好.

英文摘要:

In this paper, the comparison is qiven between the random simulation of the maximum likelihood estimators and the quasi-maximum likelihood estimators of the population-averaged treatment effects in the one-dimensional structural regression models with one covariate and the measurement errors. It is found that one of the formulae can be replaced by the other, and they are not influenced by the measurement errors. When the other errors( that is, they are different from the measurement errors)are little, the results are similar when using the two formulae,but the use of the quasi-maximum likelihood estimators is better than the use of the maximum likelihood estimators. On the contrary, when the other errors are large, the use of the maximum likelihood estimators is better than that of the quasi-maximum likelihood estimators.

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期刊信息
  • 《应用概率统计》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国数学会概率统计学会
  • 主编:陈木法
  • 地址:上海市闵行区东川路500号华东师范大学统计学院
  • 邮编:200241
  • 邮箱:aps@stat.ecnu.edu.cn
  • 电话:021-54345267
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-4268
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1256/O1
  • 邮发代号:4-414
  • 获奖情况:
  • 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:3548