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纵向数据下混合效应EV模型中参数估计的渐近性质
  • ISSN号:1002-1566
  • 期刊名称:《数理统计与管理》
  • 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]首都经济贸易大学统计学院,北京100070
  • 相关基金:国家社科基金项目资助(10CTJ001); 北京市教委社科计划项目资助(SM201110038014); 北京市属高等学校人才强教计划资助项目-中青年骨干人才培养计划; 北京市教委统计学特色专业建设资助项目
作者: 刘强[1]
中文摘要:

考虑纵向数据下混合效应EV模型。对带有惩罚项的Profile广义最小二乘方法进行了修正。利用矩估计法和ML-based EM算法给出了固定效应,随机效应以及协方差阵的估计。在一般的条件下,给出了固定效应估计的强相合性和渐近正态性,并对所提出的各种估计进行了模拟研究。模拟效果不错。

英文摘要:

A mixed-effects EV(errors-in-variables)model with longitudinal data is considered.The profile generalized least square method with a penalty is improved.By using moment estimation method and ML-based EM algorithm,the estimators of fixed effects and random effects as well as the covariance matrices are constructed.Under mild conditions,strong convergence and asymptotic normality of the parameter's estimator are investigated.The performances of the simulation are encouraging.

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期刊信息
  • 《数理统计与管理》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国现场统计研究会
  • 主编:程维虎
  • 地址:中国科学院应用教学所内
  • 邮编:100190
  • 邮箱:sltj@amt.ac.cn
  • 电话:010-62651341
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-1566
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2242/O1
  • 邮发代号:82-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,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:13661