导读:本文包含了叁向分类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:置信分布,信仰广义枢轴量,置信区间,经验覆盖率
叁向分类模型论文文献综述
李永琴[1]（2018）在《非平衡异方差两向分类随机效应模型方差分量区间估计》一文中研究指出本文研究了非平衡异方差的两向分类随机效应模型中方差分量的区间估计问题,研究工作包含以下两个方面:1.基于置信分布方法在两向分类随机效应模型中对我们感兴趣的方差分量的区间估计问题作了研究.先构造出方差分量的渐近置信分布和组合的渐近置信分布,再根据置信分布的优良性质得到方差分量的置信区间.最后通过数值模拟将基于置信分布方法和已有方法所构造的置信区间从经验覆盖率和平均区间长度两方面作了对比,模拟结果表明,在大多数情况下,置信分布方法表现相对较优.2.基于信仰广义推断方法在两向分类随机效应模型中对我们感兴趣的方差分量的区间估计问题作了研究.先根据所有方差分量(包括随机误差项的方差)的最小充分统计量构造他们的枢轴方程,再通过解我们感兴趣的方差分量的隐式方程来构造它们的信仰广义枢轴量,进而得到方差分量的置信区间.最后通过数值模拟将所构造的置信区间与基于置信分布方法和已有方法所获得的置信区间从经验覆盖率和平均区间长度两方面作了对比,模拟结果表明,信仰广义推断方法与置信分布方法相比,表现各有优势,与其他方法相比,在大多数情况下表现较好.(本文来源于《山西师范大学》期刊2018-03-20）
刘丽[2]（2016）在《两向分类混合效应模型下均值对照的统计推断》一文中研究指出两向分类混合效应模型是一类特殊形式的线性混合模型,常被应用于纵向数据、面板数据、遗传数据等各类重复测量数据的统计分析中。近些年的研究发现,有很多实际数据并不服从正态分布,而观测数据有时也会因为各种原因而随机缺失。本文则结合偏正态分布和缺失数据来研究两向分类混合效应模型下均值对照的统计推断问题,重点是探讨均值向量中各分量之间的差异性检验。首先,第3章研究了在数据随机缺失的两向分类混合效应模型下均值对照的统计推断问题,我们放松了随机效应为正态分布的条件,考虑随机效应是任意分布的情况。通过线性变换把均值对照的统计推断转化为关于新参数的统计推断问题,得到了感兴趣参数的简单估计和关于均值对照假设的精确检验,并通过数值模拟研究了该估计和检验的优良性,验证了它们对随机效应分布的稳健性。其次,第4章考虑了带偏正态随机误差的两向分类混合效应模型的均值对照的统计推断问题,证明了第3章给出的误差方差的估计仍然是无偏的,关于均值对照假设的检验仍然是精确的F-检验。进一步,模拟比较了正态误差和偏正态误差下该F-检验的检验功效和实际显着性,验证了其在偏正态随机误差下也具有优良的性质。最后,本文还借助于数值模拟进一步探索研究了在其他非正态随机误差下,以上F-检验的稳健性问题。(本文来源于《北京工业大学》期刊2016-05-01）
范永辉,王松桂[3]（2007）在《两向分类随机效应模型中方差分量的非负估计》一文中研究指出两向分类随机效应模型是一种有着广泛应用的统计模型,对其中的方差分量,经常使用方差分析法来估计。本文中,在均方损失意义下,给出了一种简单易行地改进ANOVA估计的方法,并给出了方差分量的正估计,这个估计在均方损失下一致优于ANOVA估计。(本文来源于《工程数学学报》期刊2007年02期）
陈敬锋,刘斌[4]（1995）在《两向分类混合效应模型的多元方差分量的方差分析法估计》一文中研究指出本文证明了两向分类混合效应的多元方差分量模型作为一个ＭＡＮＯＶＡ的充要条件是组合数据是平衡的，并给出非平衡的上述模型的方差分量的方差分析法估计的算法。(本文来源于《八一农学院学报》期刊1995年03期）
叁向分类模型论文开题报告
（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：
两向分类混合效应模型是一类特殊形式的线性混合模型,常被应用于纵向数据、面板数据、遗传数据等各类重复测量数据的统计分析中。近些年的研究发现,有很多实际数据并不服从正态分布,而观测数据有时也会因为各种原因而随机缺失。本文则结合偏正态分布和缺失数据来研究两向分类混合效应模型下均值对照的统计推断问题,重点是探讨均值向量中各分量之间的差异性检验。首先,第3章研究了在数据随机缺失的两向分类混合效应模型下均值对照的统计推断问题,我们放松了随机效应为正态分布的条件,考虑随机效应是任意分布的情况。通过线性变换把均值对照的统计推断转化为关于新参数的统计推断问题,得到了感兴趣参数的简单估计和关于均值对照假设的精确检验,并通过数值模拟研究了该估计和检验的优良性,验证了它们对随机效应分布的稳健性。其次,第4章考虑了带偏正态随机误差的两向分类混合效应模型的均值对照的统计推断问题,证明了第3章给出的误差方差的估计仍然是无偏的,关于均值对照假设的检验仍然是精确的F-检验。进一步,模拟比较了正态误差和偏正态误差下该F-检验的检验功效和实际显着性,验证了其在偏正态随机误差下也具有优良的性质。最后,本文还借助于数值模拟进一步探索研究了在其他非正态随机误差下,以上F-检验的稳健性问题。
（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。
叁向分类模型论文参考文献
[1].李永琴.非平衡异方差两向分类随机效应模型方差分量区间估计[D].山西师范大学.2018
[2].刘丽.两向分类混合效应模型下均值对照的统计推断[D].北京工业大学.2016
[3].范永辉,王松桂.两向分类随机效应模型中方差分量的非负估计[J].工程数学学报.2007
[4].陈敬锋,刘斌.两向分类混合效应模型的多元方差分量的方差分析法估计[J].八一农学院学报.1995