基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
半参数模型既含有参数分量,又含有非参数分量,在保留非参数模型灵活性的同时又克服了"维数灾祸"问题. 处理这类模型的方法融合了参数回归模型中常用的方法和近年来发展起来的非参数方法,但是也并非这2类方法的简单叠加,其复杂性和难度都超过了单一性质的回归模型. 不同于文献中研究回归系数的统计推断问题,而是研究部分线性变系数半参数模型误差变量的方差估计问题. 首先,利用局部常数化回归函数系数,将半参数模型转换为了高维线性模型,进而构造了基于最小二乘法的方差估计量,并证明了所得估计量渐近服从正态分布. 为了减少最小二乘法估计量的均方误差,还提出了基于该线性模型的一类惩罚估计量,称之为岭估计. 最后,通过数值模拟验证了所提2种估计方法的有限样本性质.
推荐文章
部分线性变系数模型中误差方差的估计
渐近正态性
误差方差
部分线性变系数模型
Profile最小二乘估计
误差相关下半变系数模型的随机约束估计
半变系数模型
局部线性方法
随机约束估计
渐近正态性
鞅差误差下部分线性变系数模型误差方差的Jackknife经验似然
Jackknife经验似然
部分线性变系数模型
鞅差误差
正态分布
卡方分布
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 部分线性变系数模型误差方差的估计
来源期刊 北京工业大学学报 学科 数学
关键词
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 81-87
页数 7页 分类号 O212.7
字数 5741字 语种 中文
DOI 10.11936/bjutxb2018040022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 薛留根 北京工业大学应用数理学院 90 663 13.0 20.0
2 王照良 北京工业大学应用数理学院 1 2 1.0 1.0
6 蔡雄 北京工业大学应用数理学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (16)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1984(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2002(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2005(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2011(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2019(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京工业大学学报
月刊
0254-0037
11-2286/T
大16开
北京市朝阳区平乐园100号
2-86
1974
chi
出版文献量(篇)
4796
总下载数(次)
21
总被引数(次)
40595
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导