半参数非线性模型中的t-型估计和影响分析

华东师范大学学报(自然科学版)

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半参数非线性模型中的t-型估计和影响分析

姜荣, 邵明江, 钱伟民

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姜荣, 邵明江, 钱伟民. 半参数非线性模型中的t-型估计和影响分析[J]. 华东师范大学学报（自然科学版）, 2011, (3): 1-11.

引用本文:

姜荣, 邵明江, 钱伟民. 半参数非线性模型中的t-型估计和影响分析[J]. 华东师范大学学报（自然科学版）, 2011, (3): 1-11.

JIANG Rong, SHAO Ming-jiang, QIAN Wei-min. t-type estimators and influence diagnostics in semiparametric nonlinear models[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2011, (3): 1-11.

Citation:

JIANG Rong, SHAO Ming-jiang, QIAN Wei-min. t-type estimators and influence diagnostics in semiparametric nonlinear models[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2011, (3): 1-11.

姜荣, 邵明江, 钱伟民. 半参数非线性模型中的t-型估计和影响分析[J]. 华东师范大学学报（自然科学版）, 2011, (3): 1-11.

引用本文:

姜荣, 邵明江, 钱伟民. 半参数非线性模型中的t-型估计和影响分析[J]. 华东师范大学学报（自然科学版）, 2011, (3): 1-11.

JIANG Rong, SHAO Ming-jiang, QIAN Wei-min. t-type estimators and influence diagnostics in semiparametric nonlinear models[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2011, (3): 1-11.

Citation:

JIANG Rong, SHAO Ming-jiang, QIAN Wei-min. t-type estimators and influence diagnostics in semiparametric nonlinear models[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2011, (3): 1-11.

半参数非线性模型中的t-型估计和影响分析

1.
同济大学应用数学系, 上海 200092;
2.
华东师范大学数学系, 上海 200062

通讯作者:
钱伟民

中图分类号: O212.2
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- 被引次数: 0
出版历程
- 收稿日期: 2010-06-01
- 修回日期: 2010-09-01
- 刊出日期: 2011-05-25

t-type estimators and influence diagnostics in semiparametric nonlinear models

1.
Department of Mathematics, Tongji University, Shanghai 200092, China2. Department of Mathematics, East China Normal University, Shanghai 200062, China

More Information

Corresponding author: QIAN Wei-min

摘要: 给出半参数非线性回归模型的t-型估计及其EM算法, 同时获得估计的相合性及渐近正态性. 并基于EM算法中的Q函数, 研究了半参数非线性回归模型的统计诊断方法. 最后, 用一个模拟例子和一个实际例子验证了本文提出的t-型估计和诊断方法的有效性.
- 半参数模型 /
- 非线性模型 /
- t-型回归估计 /
- Cook距离 /
- 局部影响分析 /
- P-样条 /
- EM算法
Abstract: t-type regression estimators for the semiparametric nonlinear models were defined, and the EM algorithm for the t-type estimators were given. Moreover, the consistency of t-type regression estimators was obtained. And on the basis of the Q-function in the EM algorithm, statistical diagnostics methods were investigated. Finally, the proposed algorithm was tested by simulation analysis and by a real data sample.
- semiparametric regressionnonlinear modelt-type regression estimatorCook distancelocal influencepenalized splineEM algorithm /

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