【摘 要】
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本文主要在几种统计模型下,讨论了误分类情况下当前状态数据的回归分析问题.首先,我们在可加模型下,讨论了误分类当前状态数据的回归分析问题.我们利用极大似然估计方法,给出了一种基于泊松随机变量的EM算法来估计模型中的回归系数,并证明了所得到估计量的大样本性质.其次,我们讨论了在比例风险模型下,误分类当前状态数据的变量选择问题.我们给出了在SCAD惩罚函数下的一种惩罚EM算法来实施变量选择过程.最后,由
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本文主要在几种统计模型下,讨论了误分类情况下当前状态数据的回归分析问题.首先,我们在可加模型下,讨论了误分类当前状态数据的回归分析问题.我们利用极大似然估计方法,给出了一种基于泊松随机变量的EM算法来估计模型中的回归系数,并证明了所得到估计量的大样本性质.其次,我们讨论了在比例风险模型下,误分类当前状态数据的变量选择问题.我们给出了在SCAD惩罚函数下的一种惩罚EM算法来实施变量选择过程.最后,由于在实际中,感兴趣的失效时间与观测时间未必是相互独立的,而可能是相依的.为此,我们引入了一个无法观测的潜变量来描述这两者之间的相依关系,并在带有潜变量的比例风险模型与线性转换模型下,讨论了误分类情形下的相依当前状态数据的回归分析问题.针对此问题,我们给出了一种稳定快速的EM算法对模型中的未知参数进行了估计.针对以上所提出的方法,我们进行了大量的模拟研究.模拟结果表明,我们所提出的方法在有限样本下的表现良好.我们还将所提出的方法应用到实际数据中.
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