广义线性模型中检验回归参数统计量的渐近分布  

ASYMPTOTIC TESTING THEORY FOR GENERALIZED LINEAR MODELS

作　　者：尹长明[1,2] 赵林城[2] 

机构地区：[1]广西大学数学与信息科学学院 [2]中国科学技术大学统计与金融系,合肥230026

出　　处：《系统科学与数学》2007年第1期145-151,共7页Journal of Systems Science and Mathematical Sciences

基　　金：国家自然科学基金(10471136);教育部博士点基金;广西大学科研基金;中国科学院和中国科学技术大学特别支持费的资助.

摘　　要：在广义线性模型中,若(对某个α>0),且其它一些正则条件满足,可以证明Wald检验统计量的渐近分布是X2分布,其中,是ZiZi'的最小特征根,Zi是有界的p×q回归系数,yi是q×1响应变量．For generalized linear models, we prove that, if λn→∞,sup↓i≥1 E‖yi‖^（2＋α）〈∞（for some α 〉 0）, and other regular conditions are satisfied, then Wald statistic Wn → X^2 in distribution as n →∞, where λn are minimum eigenvalue of n↑∑↓i=1 ZiZi′ are bounded p × q regressors, and yi are q × 1 response variables.

关 键 词：广义线性模型 拟似然估计 检验统计量 渐近分布. 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]