广义部分线性模型的Sieve统计推断及其它
【摘要】:
本文主要研究了广义部分线性模型(GPLM)的估计问题.运用Sieve估计方法,选用B样条函数构造Sieve空间来逼近参数空间,给出模型稳健的M估计方法及其渐近性质;又给出了适用于区间删失数据且理论更加完善的极大似然估计方法,得到了这种估计方法的渐近性质;类似的我们给出了基于多项式的Sieve极大似然估计方法.最后,我们构造了基于Copula函数相依度量,并用于研究随机变量之间和随机向量之间的相依关系,此外还将Copula函数度量用于投影寻踪和典型相关分析.
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