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经验似然重抽样下回归模型的Bootstrap逼近(英文)
被引量:
1
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作者
石坚
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
1997年第1期37-44,共8页
本文提出用经验似然重抽样来bootstrap逼近线性回归模型中的学生化最小二乘估计.我们证明了该方法具有一般s-2项Edgeworth展开,它是二阶相合的而且比经典的方法损失更小.
关键词
经验似然重抽样
回归模型
BOOTSTRAP逼近
下载PDF
职称材料
题名
经验似然重抽样下回归模型的Bootstrap逼近(英文)
被引量:
1
1
作者
石坚
机构
中国科学院系统科学研究所
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
1997年第1期37-44,共8页
文摘
本文提出用经验似然重抽样来bootstrap逼近线性回归模型中的学生化最小二乘估计.我们证明了该方法具有一般s-2项Edgeworth展开,它是二阶相合的而且比经典的方法损失更小.
关键词
经验似然重抽样
回归模型
BOOTSTRAP逼近
Keywords
empirical likelihood resampling, bootstrapping, studentized least square estimation
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
经验似然重抽样下回归模型的Bootstrap逼近(英文)
石坚
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
1997
1
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