导读:本文包含了半参数非线性再生散度模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:半参数回归,非线性再生散度模型,广义Cook距离,影响曲率
半参数非线性再生散度模型论文文献综述
郭艳丽[1]（2010）在《半参数非线性再生散度模型的局部影响分析》一文中研究指出从实际问题中收集起来的数据和提炼出来的模型,只能是对客观复杂过程的一种近似描述,它不可避免地要包含某些假定。为了克服既定模型与客观实际之间可能存在的不一致性,并通过一些诊断统计量来检查数据、模型及推断方法中可能存在的“毛病”,进而提出“治疗”方案,人们开展了对模型统计诊断的研究,它是进行数据分析的一个重要步骤,在理论上和应用上都有十分重要的意义。八十年代中期,Engel等(1986)在研究气候条件对电力需求的影响这个实际问题时提出了一种重要的统计模型,即半参数回归模型。该模型既含有参数分量,又含有非参数分量,可以概括和描述众多实际问题,较参数和非参数回归模型更接近真实,更能充分利用数据中的信息。而半参数非线性再生散度模型是半参数模型、指数非线性模型、广义线性模型和正态非线性回归模型的直接推广和进一步发展,本论文针对半参数非线性再生散度模型,用局部影响分析方法探讨了它的统计诊断问题,最后用我国居民基尼系数建立半参数计量经济模型,说明了局部影响分析方法的可行性、有效性和应用价值。现将主要内容概述如下:1.第一章首先简要地介绍了半参数非线性再生散度模型(Semiparametric Nonlinear Reproductive Dispersion Models,简称SNRDM);其次,介绍了统计诊断的背景和研究现状;最后,介绍了本文的主要工作。2.第二章系统地研究了半参数非线性再生散度模型的参数估计问题,首先给出半参数非线性再生散度模型的定义,推导出该模型的密度函数;然后采用迭代法求解模型的参数。3.第叁章主要基于“局部影响分析方法”研究了半参数非线性再生散度模型的统计诊断问题。主要内容有:第一,简要介绍了局部影响分析方法,并定义了广义Cook距离等诊断统计量;第二,分别研究了加权扰动模型和响应变量扰动模型的局部影响分析,并得到了影响矩阵的计算公式;第叁,通过对实际例子(我国历年居民基尼系数数据)的分析验证了方法的可行性与有效性。综上所述,本文较为系统地研究了半参数非线性再生散度模型的局部影响分析,推广和发展了Cook(1977,1986),韦博成等(1991),Zhong & Wei (1999),张浩(2007),唐年胜(2001)等人的工作,实例验证表明了本文提出的方法简洁有效。这些成果不仅在理论上很有意义,而且也具有广泛的应用价值。(本文来源于《贵州财经学院》期刊2010-03-01）
臧微[2]（2010）在《半参数非线性再生散度模型的影响评价》一文中研究指出半参数非线性再生散度模型是非线性再生散度模型和半参数回归模型的推广和发展,包括了半参数非线性模型、半参数广义线性模型等特殊模型。因此引起了许多统计工作者的研究兴趣。半参数非线性再生散度模型假定因变量服从再生散度模型,系统部分与主要变量之间的关系非线性,与时间变量之间的关系未知,兼有非线性再生散度模型和半参数回归模型二者的优点,具有很强的灵活性,因而在经济金融、管理学、工程学、物理学、生命和生物科学与社会科学等研究领域的统计分析中得到了广泛的应用。本文首先研究了半参数非线性再生散度模型参数和非参数部分的估计问题,其次研究半参数非线性再生散度模型统计诊断的问题,最后用实例分析验证所得方法的可行性。数据删除法是一个普遍采用的影响分析方法,它通过一次删除一组或多组数据来考察其对模型参数估计或拟合的影响,实践证明这是一个最为实用的诊断方法,现已被众多理论研究着和实际应用者所重视,尤其近年来在统计学的应用方面的有关研究有了飞速的发展。本文第一章的引言部分简要介绍了半参数非线性再生散度模型及数据删除模型,并将研究内容和结果做了简要分析;本文的第二章讨论了半参数非线性再生散度模型,同时,半参数非线性再生散度模型对进行了参数β和非参数g (β)极大似然估计;本文的第叁章运用数据删除模型对半参数非线性再生散度模型进行诊断分析完成了以下内容:首先基于数据删除法研究半参数非线性再生散度模型的影响,分析证明了数据删除模型与均值漂移模型的等价性,并得出异常值检验的Score统计量;同时导出数据删除模型参数估计的类似于Pregibon(1981)的一阶近似公式和异常值检验的Score统计量,定义了类似于线性回归模型的诊断统计量,包括诸如广义Cook距离、AP统计量、似然距离、Score统计量、W-K统计量和偏差度改变量等诊断统计量。然后通过实例讨论了胃癌患者的存活时间的统计诊断问题,运用半参数非线性再生散度模型对胃癌患者的存活的时间数据进行统计诊断。最后提出了结论。本文的创新之处:在理论上对更广泛的半参数再生散度非线性模型的研究,以往国内外的文献鲜有报道。因而本文运用数据删除法对半参数非线性再生散度模型进行统计诊断,并得出结论并证明其可行性,这在理论和应用上都是很有价值的。(本文来源于《贵州财经学院》期刊2010-03-01）
唐年胜,陈雪东,王学仁[3]（2008）在《半参数再生散度非线性模型中参数的投影核和刀切估计的相合性与渐近正态性》一文中研究指出半参数再生散度非线性模型(SRDNM)是再生散度非线性模型和半参数回归模型的自然推广和发展,它包括半参数非线性模型和半参数广义线性模型等特殊模型.基于非参数部分的局部核估计,给出了SRDNM模型中参数的投影核估计与刀切估计,并对其进行了理论比较.在一定的正则条件下,得到了这两类估计的强相合性与渐近正态性.相比之下,刀切估计比投影核估计具有更大的渐近方差.最后,模拟研究和实例分析被用来说明所给方法的有效性.(本文来源于《中国科学(A辑:数学)》期刊2008年11期）
陈雪东,李保东,唐年胜[4]（2008）在《半参数非线性再生散度模型的渐近推断》一文中研究指出对半参数非线性再生散度模型,先引入最佳偏差曲线,再求非参数部分的局部线性估计,然后得到参数的广义边侧极大似然估计.同时,基于正则条件,证明了所得估计的存在性,强相合性和渐近正态性,推广了已有文献的工作.(本文来源于《数学年刊A辑(中文版)》期刊2008年03期）
半参数非线性再生散度模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
半参数非线性再生散度模型是非线性再生散度模型和半参数回归模型的推广和发展,包括了半参数非线性模型、半参数广义线性模型等特殊模型。因此引起了许多统计工作者的研究兴趣。半参数非线性再生散度模型假定因变量服从再生散度模型,系统部分与主要变量之间的关系非线性,与时间变量之间的关系未知,兼有非线性再生散度模型和半参数回归模型二者的优点,具有很强的灵活性,因而在经济金融、管理学、工程学、物理学、生命和生物科学与社会科学等研究领域的统计分析中得到了广泛的应用。本文首先研究了半参数非线性再生散度模型参数和非参数部分的估计问题,其次研究半参数非线性再生散度模型统计诊断的问题,最后用实例分析验证所得方法的可行性。数据删除法是一个普遍采用的影响分析方法,它通过一次删除一组或多组数据来考察其对模型参数估计或拟合的影响,实践证明这是一个最为实用的诊断方法,现已被众多理论研究着和实际应用者所重视,尤其近年来在统计学的应用方面的有关研究有了飞速的发展。本文第一章的引言部分简要介绍了半参数非线性再生散度模型及数据删除模型,并将研究内容和结果做了简要分析;本文的第二章讨论了半参数非线性再生散度模型,同时,半参数非线性再生散度模型对进行了参数β和非参数g (β)极大似然估计;本文的第叁章运用数据删除模型对半参数非线性再生散度模型进行诊断分析完成了以下内容:首先基于数据删除法研究半参数非线性再生散度模型的影响,分析证明了数据删除模型与均值漂移模型的等价性,并得出异常值检验的Score统计量;同时导出数据删除模型参数估计的类似于Pregibon(1981)的一阶近似公式和异常值检验的Score统计量,定义了类似于线性回归模型的诊断统计量,包括诸如广义Cook距离、AP统计量、似然距离、Score统计量、W-K统计量和偏差度改变量等诊断统计量。然后通过实例讨论了胃癌患者的存活时间的统计诊断问题,运用半参数非线性再生散度模型对胃癌患者的存活的时间数据进行统计诊断。最后提出了结论。本文的创新之处:在理论上对更广泛的半参数再生散度非线性模型的研究,以往国内外的文献鲜有报道。因而本文运用数据删除法对半参数非线性再生散度模型进行统计诊断,并得出结论并证明其可行性,这在理论和应用上都是很有价值的。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
半参数非线性再生散度模型论文参考文献
[1].郭艳丽.半参数非线性再生散度模型的局部影响分析[D].贵州财经学院.2010
[2].臧微.半参数非线性再生散度模型的影响评价[D].贵州财经学院.2010
[3].唐年胜,陈雪东,王学仁.半参数再生散度非线性模型中参数的投影核和刀切估计的相合性与渐近正态性[J].中国科学(A辑:数学).2008
[4].陈雪东,李保东,唐年胜.半参数非线性再生散度模型的渐近推断[J].数学年刊A辑(中文版).2008