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隨機(jī)約束下邏輯回歸模型中參數(shù)的幾個(gè)有偏估計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2020-10-12 01:19
   邏輯回歸模型是一類重要的統(tǒng)計(jì)模型,在生物、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域中有廣泛的應(yīng)用.本文針對(duì)邏輯回歸模型中解釋變量存在復(fù)共線性問題展開研究,以帶有約束條件的邏輯回歸模型為基礎(chǔ),提出了隨機(jī)約束嶺估計(jì)、隨機(jī)約束Liu估計(jì)及隨機(jī)約束幾乎無(wú)偏Liu估計(jì).首先在隨機(jī)約束嶺最大似然估計(jì)的基礎(chǔ)上,通過添加嶺參數(shù),提出一種新的隨機(jī)約束嶺估計(jì);在均方誤差矩陣意義下,將新估計(jì)與最大似然估計(jì)、嶺估計(jì)、隨機(jī)約束最大似然估計(jì)、SRRMLE比較,得到了新估計(jì)優(yōu)于上述估計(jì)的充分或充要條件,并且用實(shí)例及蒙特卡羅模擬方法驗(yàn)證新估計(jì)的優(yōu)良性.其次通過類比線性模型中的混合估計(jì),提出了邏輯回歸模型中的混合最大似然估計(jì),在混合最大似然估計(jì)的基礎(chǔ)上通過添加Liu參數(shù)d,從而提出一種新的有偏估計(jì)--隨機(jī)約束Liu估計(jì)(SRLE),在均方誤差矩陣意義下,將新估計(jì)與最大似然估計(jì)、Liu估計(jì)、隨機(jī)約束最大似然估計(jì)、SRLMLE比較,得到了新估計(jì)優(yōu)于上述估計(jì)的充分或充要條件,并且用蒙特卡羅模擬方法驗(yàn)證新估計(jì)的優(yōu)良性.最后在隨機(jī)約束Liu估計(jì)的基礎(chǔ)上,通過幾乎無(wú)偏估計(jì)的定義提出了隨機(jī)約束幾乎無(wú)偏Liu估計(jì)(SRAULE),在均方誤差矩陣意義下,將新估計(jì)與Liu估計(jì)、SRLMLE、SRLE比較,得到了新估計(jì)優(yōu)于上述估計(jì)的充分或充要條件,并且用蒙特卡羅模擬方法驗(yàn)證新估計(jì)的優(yōu)良性。
【學(xué)位單位】:華北水利水電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:O212.1
【部分圖文】:

均方誤差,碩士學(xué)位論文,水利水電,華北


華北水利水電大學(xué)碩士學(xué)位論文表 3-14 n 200, 0.99,對(duì)于不同k ,各個(gè)估計(jì)的均方誤差Table 3-14 The estimated MSEM values for different when n 200and 0.99k=0 k=0.2 k=0.4 k=0.5 k=0.6 k=0.7 k=0.8 k=0.9 9.0269 9.0269 9.0269 9.0269 9.0269 9.0269 9.0269 9.0269 9.0269 7.3503 6.6815 6.1732 5.6618 5.5469 5.4408 5.3099 6.1827 6.1827 6.1827 6.1827 6.1827 6.1827 6.1827 6.1827 E 6.1827 6.1127 6.0934 6.0691 6.0269 5.9989 6.0087 6.0078 6.1696 6.0879 6.0365 5.9535 5.8598 5.8236 5.7484 5.6676

均方誤差


6.1696 6.0879 6.0365 5.9535 5.8598 5.8236 5.7484 5.6676 圖 3-1 n 20, 0.70 時(shí) MLE, LRE, SRMLE, SRRMLE 和 SRLRE 的均方誤差1. Estimated MSE values for MLE, LRE, SRMLE, SRRMLE, SRLRE for and

均方誤差


圖 3-3 n 20, 0.90時(shí) MLE, LRE, SRMLE, SRRMLE 和 SRLRE 的均方誤差gure 3-3. Estimated MSE values for MLE, LRE, SRMLE, SRRMLE, SRLRE for .圖 3-4 , 0.99時(shí) MLE, LRE, SRMLE, SRRMLE 和 SRLRE 的均方誤差gure 3-4. Estimated MSE values for MLE, LRE, SRMLE, SRRMLE, SRLRE for .
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 鄔吉波;楊虎;;回歸系數(shù)的加權(quán)混合估計(jì)與最小二乘估計(jì)的相對(duì)效率[J];應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì);2015年01期

2 常新鋒;晉守博;;線性模型參數(shù)的幾乎無(wú)偏兩參數(shù)估計(jì)[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2014年16期

3 劉朝林;榮騰中;趙菲;周利鋒;;一種基于隨機(jī)約束線性模型的參數(shù)有偏估計(jì)[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2014年13期


相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 常新鋒;線性模型參數(shù)有偏估計(jì)的若干研究[D];重慶大學(xué);2011年



本文編號(hào):2837417

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