半参数变系数部分线性度量误差模型参数的经验似然比检验

研究了半参数变系数部分线性度量误差模型参数分量的检验,基于经验似然方法,提出了对数似然比检验统计量.在零假设下,证明了检验统计量具有标准的渐近χ2分布.

纵向部分线性模型的分块经验似然的有效推断(英文)

本文考虑了纵向数据的部分线性模型.在考虑个体内部相关性的情况下,研究了回归系数的经验似然推断.对于任意的工作协方差矩阵,所给的经验似然比统计量服从渐近卡方分布,由此可以构造回归参数的置信域.模拟结果表明,在正确指定个体相关结构的情况下,推断的效率会显著的提高.最后,给出了案例分析.

部分线性模型参数的经验欧氏似然置信域

构造了部分线性模型参数的经验欧氏似然比统计量 ,并讨论了它的极限分布 ,由此可构造部分线性模型参数的渐近置信域 .

回归模型的相关性检验

基于经验似然的方法构造了检验统计量,对非参数回归模型中的误差进行了相关性假设检验,获得了零假设下检验统计量的渐近分布为χ2分布.模拟计算表明相关性假设检验的经验似然方法具有较好的功效.

复发事件数据在含治愈个体的半参数比率模型下的经验似然推断

随着医学的发展,某些无法治愈的疾病能够被治愈,并且在一段时间内不复发,从而导致在复发事件数据中出现治愈个体。本文针对复发事件数据基于含治愈个体的半参数比率模型提出一种经验似然方法,建立经验对数似然比函数,并证明Wilk’s定理。通过数值模拟将所提出的经验似然方法与正态逼近方法进行比较,得到在样本量较小时,所提出的经验似然方法解决了正态逼近方法覆盖率不足的问题。最后将本文方法应用于一组膀胱癌数据的分析,得到的结果与实际相符。

部分线性模型序列相关的经验似然比检验

本文研究了部分线性回归模型中误差的序列相关性的检验问题,用经验似然的方法构造检验统计量,得到了零假设下检验统计量的渐近分布,我们的检验方法不但可以检验一阶序列相关,也可以检验高阶序列相关,数值模拟表明检验方法有好的检验功效．

部分线性度量误差模型中的经验似然推断

部分线性度量误差模型(Partial linear measurement error model)是经典的部分线性模型的推广．在此模型中,我们假定解释变量含有度量误差．本文,我们把经验似然推广到部分线性度量误差模型,得到了非参数的Wilk's定理．我们的方法可以用来构建置信区间(域),也可以用来检验．数值模拟表明,我们的方法在构建的置信区间长度以及覆盖率方面有很好的结果．

线性模型中自相关的经验似然比检验

研究线性回归模型中的自相关检验问题,用经验似然的方法构造检验统计量,得到了零假设下检验统计量的渐近分布,我们的检验方法不但可以检验一阶自相关,也可以检验高阶自相关,数值模拟表明检验方法具有良好的检验功效.