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核實(shí)數(shù)據(jù)下回歸模型的序列相關(guān)檢驗(yàn)

發(fā)布時(shí)間:2017-09-17 20:44

  本文關(guān)鍵詞:核實(shí)數(shù)據(jù)下回歸模型的序列相關(guān)檢驗(yàn)


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【摘要】:半?yún)?shù)回歸模型是研究較多、應(yīng)用廣泛的一類重要模型,因?yàn)樵撃P筒粌H在一定的程度上避免了維數(shù)禍根,還同時(shí)兼?zhèn)淞藚?shù)模型有效性強(qiáng)和非參數(shù)模型穩(wěn)健性高等特點(diǎn).而其中最具代表性的模型是部分線性模型.在實(shí)際中,由于花費(fèi)高、耗時(shí)多等原因,我們往往只能觀測(cè)到變量的一小部分精確值,取而代之的是觀測(cè)一個(gè)與之相關(guān)的代替變量,這一小部分的精確觀測(cè)值稱為核實(shí)數(shù)據(jù).對(duì)回歸模型來(lái)說(shuō),一般要求其殘差是獨(dú)立同分布的,若殘差不是獨(dú)立的,則會(huì)導(dǎo)致許多問(wèn)題,比如參數(shù)的估計(jì)不是有效的.許多學(xué)者對(duì)殘差的序列相關(guān)檢驗(yàn)問(wèn)題已經(jīng)做了大量的研究并取得了一定的研究成果,但對(duì)于核實(shí)數(shù)據(jù)下回歸模型的殘差序列相關(guān)檢驗(yàn)問(wèn)題少有研究,因此,本文在核實(shí)數(shù)據(jù)的幫助下研究了線性模型和部分線性模型的序列相關(guān)檢驗(yàn)問(wèn)題.對(duì)于核實(shí)數(shù)據(jù)下線性模型的序列相關(guān)檢驗(yàn)問(wèn)題,本文主要考慮了解釋變量具有測(cè)量誤差.首先在零假設(shè)和核實(shí)數(shù)據(jù)的幫助下,本文利用非參數(shù)核光滑方法和最小二乘法對(duì)未知參數(shù)進(jìn)行估計(jì);其次,本文利用經(jīng)驗(yàn)似然的思想構(gòu)造了檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,并證明了當(dāng)零假設(shè)成立時(shí)該檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量漸近服從卡方分布;最后利用R軟件進(jìn)行數(shù)值模擬,結(jié)果表明,本文所構(gòu)造的統(tǒng)計(jì)量表現(xiàn)的非常好.進(jìn)一步,本文研究了核實(shí)數(shù)據(jù)下部分線性模型的序列相關(guān)檢驗(yàn)問(wèn)題.基于線性模型的思想,本文首先在零假設(shè)成立時(shí)和核實(shí)數(shù)據(jù)的幫助下,利用經(jīng)驗(yàn)似然的方法想構(gòu)造了檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,并利用核估計(jì)和最小二乘等方法對(duì)該統(tǒng)計(jì)量中的未知參數(shù)和未知回歸函數(shù)進(jìn)行了估計(jì),其次并證明了該檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的漸近性質(zhì).最后數(shù)值模擬結(jié)果表明本文所提出的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量不論是在水平上還是在功效上都表現(xiàn)的非常好。
【關(guān)鍵詞】:核實(shí)數(shù)據(jù) 線性模型 部分線性模型 序列相關(guān)檢驗(yàn) 經(jīng)驗(yàn)似然
【學(xué)位授予單位】:重慶理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:O212.1
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 1 緒論8-16
  • 1.1 引言8
  • 1.2 核實(shí)數(shù)據(jù)下回歸模型的研究現(xiàn)狀8-9
  • 1.3 經(jīng)驗(yàn)似然的思想方法及研究現(xiàn)狀9-11
  • 1.3.1 經(jīng)驗(yàn)似然的研究現(xiàn)狀9-10
  • 1.3.2 經(jīng)驗(yàn)似然的思想10-11
  • 1.4 序列相關(guān)檢驗(yàn)11-14
  • 1.4.1 一階序列相關(guān)檢驗(yàn)11-13
  • 1.4.2 高階序列相關(guān)檢驗(yàn)13-14
  • 1.5 本人工作及論文結(jié)構(gòu)14-16
  • 2 回歸模型的估計(jì)方法介紹16-20
  • 2.1 回歸模型的簡(jiǎn)介16-18
  • 2.1.1 非參數(shù)回歸模型簡(jiǎn)介16
  • 2.1.2 半非參數(shù)回歸模型簡(jiǎn)介16-18
  • 2.2 非參數(shù)回歸模型的光滑方法18-20
  • 2.2.1 核光滑18
  • 2.2.2 局部多項(xiàng)式光滑18-19
  • 2.2.3 樣條光滑19-20
  • 3 核實(shí)數(shù)據(jù)下線性模型的序列相關(guān)檢驗(yàn)20-30
  • 3.1 引言20
  • 3.2 方法與主要結(jié)果20-23
  • 3.3 數(shù)值模擬23-25
  • 3.4 定理的證明25-30
  • 4 核實(shí)數(shù)據(jù)下部分線性模型的序列相關(guān)檢驗(yàn)30-42
  • 4.1 引言30
  • 4.2 方法與主要結(jié)果30-34
  • 4.3 數(shù)值模擬34-36
  • 4.4 定理的證明36-42
  • 5 總結(jié)與展望42-44
  • 致謝44-46
  • 參考文獻(xiàn)46-50
  • 附錄50

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3 嵇輝;線性回歸預(yù)測(cè)中序列相關(guān)現(xiàn)象的檢驗(yàn)和處理[J];吉林財(cái)貿(mào)學(xué)院學(xué)報(bào);1989年04期

4 謝健;;用馬爾柯夫分析法解決回歸分析中的序列相關(guān)問(wèn)題[J];預(yù)測(cè);1991年04期

5 白仲林;郭小力;霍建新;;面板數(shù)據(jù)雙因素誤差回歸模型序列相關(guān)和隨機(jī)效應(yīng)的聯(lián)合LM檢驗(yàn)[J];統(tǒng)計(jì)與信息論壇;2010年04期

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本文編號(hào):871241

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