EV回归的半参数部分线性模型的Bayes估计

考察部分线性模型y=Xβr+g(t)+ε,ε-N(O,σ2),其中回归变量X可以精确测量,而t具有测量误差.用光滑样条估计非参数函数g(t),结合光滑样条的Bayes解释及Bayes的线性回归,将模型中的未知参数赋以一定的先验,运用Gibbs抽样方法从后验分布中抽样,用后验样本的均值来估计未知参数.MCMC模拟的另外一个好处是容易从后验样本中构造后验样本区间估计.最后,提供了一个模拟例子来说明Bayes方法的估计效果.

部分线性EV模型中参数的经验似然置信域

本文研究了具有测量误差的部分线形EV回归模型,利用经验似然方法构造了未知参数的对数经验比统计量,在一定的正则条件下证明了所提出的统计量渐分布,所得结果可用于构造未知参数的经验置信域。

有重复观测的部分线性EV模型的参数估计

构造了有重复观测的部分线性EV模型中的诸多参数估计,包括回归系数、回归误差方差以及非参数函数估计,去除了有关经典文献中关于测量误差方差已知的假设.在一些正则条件下,证明了所有这些估计都是强相合的,同时获得了回归系数估计的渐近正态性、非参数函数估计的最优收敛速度.模拟计算表明这些估计的效果优良.