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基于分组数据的回归系数的估计
被引量:
2
1
作者
郑明
项阳
《应用数学》
CSCD
北大核心
2006年第2期296-303,共8页
本文讨论了如何去解决基于分组数据下的回归系数的估计问题.本文所讨论的基于分组数据下的回归模型与经典回归模型的差异在于因变量的观测值为分组数据,即我们只知道它落于事先确定的一组区间中的某一区间,而不知道它的具体值;而经典回...
本文讨论了如何去解决基于分组数据下的回归系数的估计问题.本文所讨论的基于分组数据下的回归模型与经典回归模型的差异在于因变量的观测值为分组数据,即我们只知道它落于事先确定的一组区间中的某一区间,而不知道它的具体值;而经典回归模型的因变量观测值则是一个确定的数值.我们用MLE去估计回归系数,但是此时的MLE无显式解,所以寻找一个合适的迭代算法就成了问题的关键.我们选择利用Bayes计算方法中的EM算法来获得估计量的迭代公式.随机模拟显示了所得估计的有效性.
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关键词
分组数据
EM算法
MLE
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职称材料
题名
基于分组数据的回归系数的估计
被引量:
2
1
作者
郑明
项阳
机构
上海复旦大学统计系
出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
2006年第2期296-303,共8页
文摘
本文讨论了如何去解决基于分组数据下的回归系数的估计问题.本文所讨论的基于分组数据下的回归模型与经典回归模型的差异在于因变量的观测值为分组数据,即我们只知道它落于事先确定的一组区间中的某一区间,而不知道它的具体值;而经典回归模型的因变量观测值则是一个确定的数值.我们用MLE去估计回归系数,但是此时的MLE无显式解,所以寻找一个合适的迭代算法就成了问题的关键.我们选择利用Bayes计算方法中的EM算法来获得估计量的迭代公式.随机模拟显示了所得估计的有效性.
关键词
分组数据
EM算法
MLE
Keywords
Grouped data
EM algorithm
MLE
分类号
O212.3 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于分组数据的回归系数的估计
郑明
项阳
《应用数学》
CSCD
北大核心
2006
2
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