部分线性度量误差模型中的经验似然推断  

Empirical Likelihood inference for Partial Linear Measurement Error Model

作　　者：刘锋[1] 陈敏[2] 邹捷中[1] 

机构地区：[1]中南大学数学科学与计算技术学院,长沙410075 [2]中国科学院数学与系统科学研究院,北京100080

出　　处：《应用数学学报》2006年第6期961-971,共11页Acta Mathematicae Applicatae Sinica

基　　金：国家自然科学基金(70221001;70331001号)资助项目;中科院创新方向性项目KZCX2-SW-118.

摘　　要：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．The partial linear measurement error model is an alternative to the classical partial linear model, in which we assume that the independent variables are subject to error. In this paper, we extend empirical likelihood to partial linear errors-in-variables model, a nonparametric version of Wilk＇s theorem is derived. Simulation study shows that our method performs well not only in the probability as well.

关 键 词：经验似然 部分线性模型 度量误差 Wilk’s定理 覆盖率 置信因可 

分 类 号：O212.7[理学—概率论与数理统计]