检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:汪文 凌能祥[1] WANG Wen;LING Neng-xiang(School of Mathematics,Hefei University of Technology,Hefei 230601,China)
出 处:《大学数学》2021年第3期13-19,共7页College Mathematics
摘 要:将k近邻方法应用到经验似然方法中,并以此来研究函数型数据下,半函数部分线性模型的估计问题.通过构造参数分量的对数经验似然比函数,得到该经验对数似然比依分布收敛于χ2分布,同时给出了非参数部分的估计值和收敛速度,并给出了经验似然方法在模拟研究中的应用.k NN method is used to study the estimation problem of semi-functional partial linear models under functional data with developed empirical likelihood method.The empirical log-likelihood ratios of the parameters of the model are constructed.And the proposed empirical log-likelihood ratios are asymptotic standard Chi-squared,and uniform almost-complete convergence with rates for the estimator of non-parametric part is given.Then a simulation study ia carried out to indicate the proposed methods.
关 键 词:半函数部分线性模型 经验似然 函数型数据 K近邻
分 类 号:O212.7[理学—概率论与数理统计]
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