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纵向非单调缺失数据下部分线性模型的广义经验似然推断
  • 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]河南师范大学数学与信息科学学院,河南新乡453007, [3]浙江财经大学数据科学学院,杭州310018
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(11331011),北京市自然科学基金资助项目(1142003)
中文摘要:

为了研究纵向非单调缺失数据下部分线性模型的估计问题,基于二次推断函数提出了回归系数和基准函数的广义经验似然比函数,得到了相应的极大经验似然估计.证明了所提出的经验对数似然比渐近于卡方分布,由此构造了相应的置信域和逐点置信区间,模拟研究比较了广义经验似然与正态逼近方法的有限样本性质.

英文摘要:

To study the estimation in partially linear models for longitudinal with non-monotone missing data, based on quadratic inference functions, the generalized empirical likelihood method is used to estimate the regression coefficients and the baseline function, and the corresponding maximum empirical likelihood estimators are derived. The empirical log-likelihood ratios are proven to be asymptotically chisquared, and the corresponding confidence regions and intervals are then constructed. The numerical study is conducted to compare the finite sample behavior of the generalized empirical likelihood and the normal approximation-based method.

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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