核实数据相关论文
本文主要研究的是在协变量存在测量误差的情形下非参数回归问题的统计推断方法.在许多实际应用领域,统计模型中感兴趣的变量往往由......
本文主要研究经验似然方法在一般非线性模型和反映变量有测量误差的非线性模型中的应用.对一般非线性模型Y=g（X,β）+e,构造未知参数......
半参数变系数部分线性模型涵盖了部分线性模型,变系数模型等很多重要的半参数模型。它的优势在于一方面很好地结合了线性模型便于......
考虑解释变量带有测量误差且响应变量随机缺失情形下的非线性半参数EV模型.利用核实数据,构造了未知参数和非参数函数的两种估计.......
本文研究具有测量误差的自回归模型统计推断问题.我们主要考虑可观测的变量(即带有误差的变量,也称替代变量)与准确真实变量之间的......
考虑了解释变量带有测量误差,响应变量随机缺失情形下的非线性EV模型.通过利用核实数据,构造了响应变量均值θ的调整的经验对数似......
在很多科学研究中，由于实验具有破坏性或花费昂贵、所费时间过长等原因无法测得全部的准确数据，取而代之地可以测得与之密切相关的另......
变系数模型的表达式是Y=XTα(U)+ε，它是对经典的线性模型的推广。在之前的研究中，通常只假设变量X含有测量误差，而在本文中，我们则假......
1 核实数据 打好基础rn徐州矿务集团有限公司(以下简称公司)党政领导高度重视能减排工作,从2006年开始,公司组织规划部、生产技术......
假设检验问题一直是统计推断的重点研究领域。本文研究了核实数据结构下变系数模型的拟合优度检验和系数检验问题。样本数据由两部......
人们在对目标变量进行观测时，可能只能观测到变量的一小部分确切值，我们称这一小部分能够被确切观测到的数据为核实数据。在统计模拟......
根据去年年底对外明确的季度GDP发布形式,国家统计局于今年4月中旬发布一季度初步数据,我国国内生产总值27106亿元,增速为9.7%,比......
在核实数据帮助下,考虑误差在反映线性模型.半参数降维技术分别应用于定义β的渐近正态估计和β与其线性组合的被估计经验似然及调......
在核实数据帮助下,考虑误差在反映线性模型.半参数降维技术分别应用于定义β的渐近正态估计和β与其线性组合的被估计经验似然及调......
在许多实际问题中准确测得感兴趣的变量可能是很因难的，或者所需成本很高．因此通常用可观测的替代变量来代替．本文不对真变量和替代变......
本文研究了响应变量有误差的非线性模型.应用半参数降维技术构造未知参数的被估计经验似然及调整的经验似然,证明了所提出的被估计......
本文研究了核实数据下的协变量带有测量误差的非线性半参数EV模型.在不假定测量误差结构的情形下,利用最小二乘方法和核光滑技术,......
考虑了响应变量随机缺失情形下的非线性EV模型．通过利用核实数据，构造了响应变量均值θ的调整的经验对数似然比统计量．证明了所构造的......
本文考虑协变量带有误差的删失线性回归模型,借助于核实数据,对回归系数构造了两种经验对数似然比统计量,证明了所提出的估计的经......
考虑反映变量有误差的线性模型Y=X′β＋e．在许多实际问题中，准确测得感兴趣的变量可能是很困难的，或者所需成本很高，因此通常用可观测的......
考虑解释变量带有测量误差且响应变量随机缺失情形下的非线性EV模型．通过利用核实数据，构造了未知参数的两种经验对数似然比统计量．证......
考虑响应变量带有一般测量误差的非线性半参数模型.在核实数据的帮助下,利用半参数降维技术构造未知参数和非参数函数的估计.在一......
基于替代样本和核实数据的统计分析对实际问题的研究具有重要意义．研究了替代样本与核实数据下的总体密度函数的估计问题，得到了递归......
考虑协变量有误差的线性模型Y=X^τβ＋e，在许多实际问题中。准确测得感兴趣的变量可能是很困难的，或者所需成本很高。因此通常用可观......
对于单指标EV模型，当解释变量带有测量误差，尤其是替代变量和解释变量的关系不能确定时，单指标模型的估计就会出现维数灾祸问题。本文......
文章研究基于替代与核实数据样本下正态总体的参数估计问题，利用核权函数法构造估计量。得到该估计量的强相合性及渐进正态性，从而给......
<正>根据国家统计局公布的核实数据,2006年,中国GDP达到人民币21.087万亿元,约合2.70万亿美元,国家经济实力在美国(13.2万亿美元)......
考虑变量有误差的线性模型Y=X~τβ+e.在许多实际问题中,准确测得我们感兴趣的变量可能是很困难的,或者所需成本很高.因此通常用可......
研究了核实数据下非线性模型的序列相关检验问题,并运用经验似然的方法构造了检验统计量,证明了该检验统计量在零假设下的渐近分布......
