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带有删失数据的线性EV回归模型的参数估计

作　者: 缪朦朦
导　师: 周秀轻
学　校: 南京师范大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 线性EV回归模型 K-M估计矩估计修正最小二乘估计渐近正态性
分类号: O212.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 15次
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内容摘要

长期以来,线性EV回归模型由于其简单的形式和广泛的应用性,受到了很多研究者的注意,尤其是在人的寿命分析和一些可靠性分析等领域中得到了广泛应用.因此对于线性EV回归模型,国内外学者提出了不同的估计方法.但是,在许多学科领域,经常存在对某给定事件发生的时间进行估计和预测的问题,而且回归因变量经常被删失或者截断,并不能被完全观测到,其中一种重要的情形就是因变量被右删失.对于这些删失数据的研究,学者们也提出了许多种回归模型.因此我们有必要对带有删失数据的线性Ev回归模型进行推断研究.针对带有删失数据的线性EV回归模型的特点,本文主要考虑当带有删失数据的线性EV回归模型的测量误差方差未知时对未知参数进行估计.本文首先利用重复观测自变量的方法对该模型测量误差方差进行估计,然后分别推导出回归参数的矩估计和修正最小二乘估计,从而去除了有关文献中关于测量误差方差已知的假设.然后再在一些正则条件下,证明了参数估计的渐近性质.最后通过数据分别对矩估计和修正最小二乘估计进行了模拟,模拟结果说明本文提出的方法具有良好的有效性及可行性.

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-7
第1章引言  7-10
第2章方法和主要结论  10-24
  §2.1 带有删失数据的线性EV回归模型  10-11
  §2.2 测量误差方差∑_u的估计  11
  §2.3 参数估计  11-15
    2.3.1 参数的矩估计  12-14
    2.3.2 参数的修正最小二乘估计  14-15
  §2.4 参数估计的性质  15-24
    2.4.1 参数矩估计的性质  15-19
    2.4.2 参数修正最小二乘估计的性质  19-24
第3章数值模拟  24-32
  §3.1 一维情形  24-27
  §3.2 二维情形  27-32
参考文献  32-36
致谢  36

带有删失数据的线性EV回归模型的参数估计

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