秦永松
- 作品数：91 被引量：194H指数：7
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- 缺失数据下线性模型中反映变量均值的经验似然置信区间
- 2010年
- 在协变量和反映变量都缺失下,构造了线性模型中反映变量均值的经验似然置信区间,数据模拟表明调整的经验似然置信区间有较好的覆盖率和精度,进一步完善了缺失数据下对线性模型的研究.
- 齐化富秦永松
- 关键词：经验似然缺失数据
- 双边截断情形下QH统计量的渐近分布
- 1999年
- ＣｈｅｎＬａｎｄＳｈａｐｉｒｏＳＳ［１］提出如下检验正态性的统计量其中，Ｘ１ｎ，Ｘ２ｎ，…，Ｘｎｎ为容量为n的样本的次序统计量，Ｈ为标准正态分布函数的逆函数．本文在一定的条件下得到了双边截断情形下ＱＨ统计量的渐近分布．
- 秦永松
- 关键词：渐近分布
- 缺失数据下均值的经验似然置信区间被引量：1
- 2009年
- 文章在数据缺失的情况下用两种不同的数据补足方式得到了"完全样本";进而给出了各自均值的经验似然的置信区间,并通过模拟比较了两种补足方式的优劣。
- 钱永江秦永松
- 关键词：缺失数据经验似然均值
- 失效率的非参数核估计及其收敛速度
- 1992年
- 本文讨论失效率的一类非参数核估计并在一定条件下给出了估计的一致强收敛速度。一批产品的寿命服从假定: 在年龄t时存活(未失效)的一个个体将死于(失效在)区间(t,t+△t)(△t≥0)的概率为λ(t)·△t+o(△t),把λ(t)称为失效率。并且假定个体在时刻t=0时未失效。把个体在时刻t或t以前失效的概率记为F(t)=P{T≤t},记f(t)=F＇(t)。
- 秦永松
- 关键词：失效率收敛速度示性函数
- 部分线性模型回归系数估计的渐近分布
- 1997年
- 考虑部分线性模型Ｙ＝Ｘ′β＋ｇ（Ｔ）＋ｅ，ｘ∈Ｒｄ，Ｔ∈［０，１］，β为未知的参数向量，ｇ为未知函数，Ｃｈｅｎ［１］给出此模型的一种估计如下：先用分段多项式逼近ｇ，然后用最小二乘法估计β，［１］得到了估计量＾β的渐近正态性因其渐近分布中含有未知参数，不能直接用于检验问题本文从两个方向解决了这一问题：一是用参数的估计量代入后得到了＾β的渐近分布；二是考虑了估计的Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ逼近。
- 雷庆祝秦永松
- 关键词：部分线性模型渐近分布
- 缺失数据下线性模型回归系数估计的大样本性质被引量：5
- 2008年
- 在响应变量满足MAR缺失机制下,我们分别研究了基于观察到的完全样本数据对、基于固定补足后的"完全样本"和基于分数线性回归填补后的"完全样本"得到的回归系数的最小二乘估计的弱相合性、强相合性及渐近正态性,我们还通过数值模拟,比较了基于上述估计得到的β的置信区间的优劣.
- 李英华秦永松
- 关键词：缺失数据相合性渐近正态性
- 缺失数据情形总体差异的经验似然置信区间被引量：4
- 2008年
- 在一定的条件下证明了MAR缺失机制下不完全样本情形两非参数总体差异指标的经验似然比统计量的渐近分布为加权χ(21),由此可构造差异指标的经验似然置信区间。
- 黎玲秦永松
- 关键词：缺失数据经验似然
- 相依样本下非参数回归函数估计的强收敛速度
- 1991年
- 设(X,Y),(X_1,Y_1,),…,(X_n,Y_n)是一个平稳、φ—混合过程((X,Y)∈R^d×R,E|Y|^(s+δ)<∞,s≥2,δ>0),用m(x)记E{Y|X=x},本文讨论了m(x)的如下估计m_n(x)的强收敛速度:
- 秦永松
- 关键词：回归函数强收敛速度相依样本
- 相依样本下非参数回归函数的经验似然置信区间
- 2009年
- 构造了固定设计且误差为鞅差序列的相依样本情形非参数回归函数的经验似然比统计量,证明了统计量的极限分布为21χ,在此基础上构造了非参数回归函数的经验似然置信区间.
- 杨维珍秦永松
- 关键词：相依样本非参数回归函数经验似然
- 缺失数据下线性模型中回归参数的经验似然置信区域被引量：3
- 2009年
- 在缺失样本下,构造了线性模型中参数的调整的经验似然置信域,数值模拟表明调整的经验似然置信域有较好的覆盖率和精度.
- 齐化富秦永松
- 关键词：经验似然
