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基于线性回归变量误差模型的工具变量法与校正似然法的比较
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作者 关静 陈永沛 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第10期81-84,共4页
文章介绍了线性回归变量误差模型参数估计的两种方法——工具变量法和校正似然法,然后通过数值模拟的方式对这两种方法的估计结果进行比较,说明这两种方法在不同假定下估计的优劣,最后通过实例计算来进行验证,并得到一些有用的结论。
关键词 线性回归 变量误差模型 工具变量法 校正似然
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需水量预测的线性测量误差模型 被引量:8
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作者 贾仁甫 陈守伦 丁鑫 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期488-490,共3页
为了克服现有需水量预测方法未考虑原始数据测量误差的缺陷,以扬州市1999~2006年的GDP及用水量作为原始数据,建立了需水量预测的线性测量误差模型,并对扬州市2010年、2015年和2020年的需水量进行了预测.与普通线性回归方法的对比... 为了克服现有需水量预测方法未考虑原始数据测量误差的缺陷,以扬州市1999~2006年的GDP及用水量作为原始数据,建立了需水量预测的线性测量误差模型,并对扬州市2010年、2015年和2020年的需水量进行了预测.与普通线性回归方法的对比结果表明,线性测量误差模型预测精度较高,其预测结果可以为节约用水规划及水资源规划提供依据. 展开更多
关键词 需水量预测 线性模型 测量误差 校正似然
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线性测量误差模型及其诊断 被引量:3
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作者 宗序平 《系统工程学报》 CSCD 1999年第2期135-139,共5页
利用校正似然法讨论了系统分析中测量误差模型的估计问题,在此基础上讨论了该模型的诊断,并给出了若干个诊断统计量.
关键词 测量误差 Cook离校正似然 参数估计 系统分析
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需水量预测的测量误差模型 被引量:1
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作者 赵俊 《扬州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期17-20,共4页
针对其他方法在进行需水量预测时均未考虑原始数据测量误差的缺陷,提出了线性测量误差模型.基于Matlab编写计算程序,以扬州市1999-2006年的GDP(gross domestic product)及用水量数据进行验证,并与普通线性回归方法比较,实例研究表明该... 针对其他方法在进行需水量预测时均未考虑原始数据测量误差的缺陷,提出了线性测量误差模型.基于Matlab编写计算程序,以扬州市1999-2006年的GDP(gross domestic product)及用水量数据进行验证,并与普通线性回归方法比较,实例研究表明该模型预测精度较高.在此基础上,对扬州市需水量进行预测,为节约用水及水资源规划提供了依据. 展开更多
关键词 需水量预测 线性模型 测量误差 校正似然
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城市公交客运量预测的线性测量误差模型
5
作者 乔路芳 乔路娜 《常熟理工学院学报》 2013年第2期44-47,共4页
现有城市公交客运量的预测方法并没有考虑到原始数据的测量误差,为了弥补这种缺陷,以某市1998~2007年城市公交年客运量及该市的职工人数、居民零售额和职工收入作为原始数据,建立了城市公交客运量预测的线性测量误差模型,并对该市2008... 现有城市公交客运量的预测方法并没有考虑到原始数据的测量误差,为了弥补这种缺陷,以某市1998~2007年城市公交年客运量及该市的职工人数、居民零售额和职工收入作为原始数据,建立了城市公交客运量预测的线性测量误差模型,并对该市2008年、2009年、2010年的公交客运量进行了预测.通过与实际值的对比,结果表明,线性测量误差模型的预测精度相对较高,其预测结果可以为城市公交客运量规划提供依据. 展开更多
关键词 公交客运量预测 线性模型 测量误差 校正似然
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带混合测量误差的线性回归模型的参数估计
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作者 魏伟 《河北师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2019年第6期479-483,共5页
在研究带测量误差的线性回归模型时常考虑的是classical测量误差或者Berkson测量误差,而classical和Berkson混合的测量误差研究较少.利用校正似然法讨论带classical和Berkson混合测量误差的线性回归模型的参数估计,并给出估计量的渐近分... 在研究带测量误差的线性回归模型时常考虑的是classical测量误差或者Berkson测量误差,而classical和Berkson混合的测量误差研究较少.利用校正似然法讨论带classical和Berkson混合测量误差的线性回归模型的参数估计,并给出估计量的渐近分布.最后,通过R软件进行数值模拟验证估计方法的优良性. 展开更多
关键词 测量误差模型 混合测量误差 线性回归模型 校正似然
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Empirical likelihood for single-index models with responses missing at random 被引量:3
7
作者 XUE LiuGen LIAN Heng 《Science China Mathematics》 SCIE CSCD 2016年第6期1187-1207,共21页
The missing response problem in single-index models is studied, and a bias-correction method to infer the index coefficients is developed. Two weighted empirical log-likelihood ratios with asymptotic chisquare are der... The missing response problem in single-index models is studied, and a bias-correction method to infer the index coefficients is developed. Two weighted empirical log-likelihood ratios with asymptotic chisquare are derived, and the corresponding empirical likelihood confidence regions for the index coefficients are constructed. In addition, the estimators of the index coefficients and the link function are defined, and their asymptotic normalities are proved. A simulation study is conducted to compare the empirical likelihood and the normal approximation based method in terms of coverage probabilities and average lengths of confidence intervals. A real example illustrates our methods. 展开更多
关键词 single-index model empirical likelihood confidence region index coefficient missing response
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Corrected empirical likelihood for a class of generalized linear measurement error models 被引量:6
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作者 YANG YiPing LI GaoRong TONG TieJun 《Science China Mathematics》 SCIE CSCD 2015年第7期1523-1536,共14页
Generalized linear measurement error models, such as Gaussian regression, Poisson regression and logistic regression, are considered. To eliminate the effects of measurement error on parameter estimation, a corrected ... Generalized linear measurement error models, such as Gaussian regression, Poisson regression and logistic regression, are considered. To eliminate the effects of measurement error on parameter estimation, a corrected empirical likelihood method is proposed to make statistical inference for a class of generalized linear measurement error models based on the moment identities of the corrected score function. The asymptotic distribution of the empirical log-likelihood ratio for the regression parameter is proved to be a Chi-squared distribution under some regularity conditions. The corresponding maximum empirical likelihood estimator of the regression parameter π is derived, and the asymptotic normality is shown. Furthermore, we consider the construction of the confidence intervals for one component of the regression parameter by using the partial profile empirical likelihood. Simulation studies are conducted to assess the finite sample performance. A real data set from the ACTG 175 study is used for illustrating the proposed method. 展开更多
关键词 generalized linear model empirical likelihood measurement error corrected score
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