Tobit方差分量模型的极大似然估计  

MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION FOR TOBIT VARIANCE COMPONENTS MODELS

作　　者：周兴才[1] 刘心声[2] 

机构地区：[1]安徽铜陵学院基础教育系,铜陵244000 [2]南京航空航天大学高新技术研究院理学院,南京210016

出　　处：《南京大学学报（数学半年刊）》2008年第2期239-248,共10页Journal of Nanjing University(Mathematical Biquarterly)

基　　金：安徽省高校自然科学研究项目(KJ2007B387ZC);南京航空航天大学创新群体基金项目

摘　　要：本文对非负的且含有大量零的混合类型数据提出了Tobit方差分量模型,许多很有用的Tobit模型是我们模型的特例.我们运用MCEM算法给出了模型的极大似然估计,其中E-步运用了Gibbs抽样的Monte Carlo模拟,并用Louis方法得到参数的标准误差估计.In this paper,we propose a Tobit variance components model for the mixed type data,which is inherently non-negative and has a large proportion zeros,and some useful Tobit models are special cases of our model.To obtain maximum likelihood estimates,we use the MCEM algorithm with its E-step via the Gibbs sampler by Monte Carlo simulation.Standard errors are evaluated using Louis's method.

关 键 词：TOBIT模型 方差分量模型 极大似然估计 MCEM算法 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]