【摘 要】
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分类时间序列在生物医学、社会学和遗传学等领域有着广泛的应用,累积Logistic回归模型是分类时间序列建模的一类重要模型.本文基于偏似然得分过程(Partial likelihood score process)提出一种变点序贯检验方法,监测累积Logistic回归模型的结构是否发生变化.原假设下推导检验统计量的极限分布,备择假设下证明其一致性.模拟试验和实例分析说明了方法的有效性.
【机 构】
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西安理工大学理学院,陕西西安710054;青海师范大学数学与统计学院,青海西宁810008
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分类时间序列在生物医学、社会学和遗传学等领域有着广泛的应用,累积Logistic回归模型是分类时间序列建模的一类重要模型.本文基于偏似然得分过程(Partial likelihood score process)提出一种变点序贯检验方法,监测累积Logistic回归模型的结构是否发生变化.原假设下推导检验统计量的极限分布,备择假设下证明其一致性.模拟试验和实例分析说明了方法的有效性.
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