导读:本文包含了经验似然比检验论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:估计方程,一致性检验,经验似然比
经验似然比检验论文文献综述
吴荣火[1]（2017）在《多个总体一致性的经验似然比检验》一文中研究指出总体一致性检验是统计界一直关注的课题之一,在社会、经济、医学等领域有着重要的应用价值.当总体分布已知时,尤其是在正态总体情形下,有多种经典的参数检验方法解决该问题,如方差分析、T检验、F检验、卡方检验、似然比检验和许多学者在此基础上发展了关于总体一致性检验的一些新方法等.而当总体分布未知时,研究总体一致性检验问题的相关文献较少,较常见的有Kruskal and Wallis[1]提出的Krusal-Wallis检验(简记为KWT)被应用到两个或是多个总体的非参数检验当中.而自从Owen[2,3]针对非参数情形系统地建立了经验似然方法之后,许多研究表明此方法与其他常见统计方法(如正态逼近法等)相比有显着的优点,很多研究学者都将此方法运用到各种统计推断当中,如,Albert elal.[44]研究了基于样本熵下的经验似然比拟合优度检验;Safavinejad el al.[45]在独立样本下,研究了瑞利分布基于密度的经验似然比拟合优度检验以及功效比较;Qin and Lawless[38]将经验似然方法引入广义估计方程模型等.因此,在经验似然方法背景下去考虑多个总体的一致性检验问题是很有研究意义的.本文利用经验似然方法构造了多个总体一致性的经验似然比检验(简记为ELRT)统计量,在一定的正则性条件下,证明该统计量在原假设为真时的渐近分布为卡方分布,从而给出了该检验的拒绝域.然后再通过数值模拟验证了本文的主要结论,同时比较了本文提出的检验与KWT的功效.本文的主要内容分为叁章:第一章为绪论,简要介绍总体分布一致性检验的研究概况,Kruskal-Wallis检验研究概况,经验似然方法的研究背景及研究进展,以及本文研究的内容和创新点.第二章将构造经验似然比检验统计量,解决多个总体一致性的假设检验问题,并给出本文的一些假设条件以及主要结果,模拟结果,引理及主要结果的证明.第叁章为本文的主要结论和展望.本文的创新之处主要体现在:1.本文首次利用经验似然方法构造多个总体一致性的经验似然比检验统计量,并证明该检验统计量的渐近分布为卡方分布,同时给出该检验的拒绝域.2.通过数值模拟对主要结论进行了验证,同时与KWT进行功效比较,得到当样本量较大时,ELRT和KWT的功效相差不大;而当样本量较小时,ELRT的功效优于KWT.(本文来源于《广西师范大学》期刊2017-06-01）
柳长青,赵培信[2]（2015）在《纵向部分线性模型的分块经验似然比检验》一文中研究指出结合基函数逼近技术和分块经验似然方法,对纵向数据下的部分线性模型提出了一个简单有效的检验方法.在一定条件下,证明了所构造的检验统计量渐近服从标准卡方分布,进而得到了一定置信水平的拒绝域.数据模拟表明该检验方法可以有效地消除纵向数据的组内相关性对检验功效的影响.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2015年19期）
刘锋,张光锋,康新梅[3]（2015）在《协变量缺失下线性模型序列相关的经验似然比检验》一文中研究指出研究了协变量随机缺失下的线性模型的序列相关检验问题。首先,采用借补的方法对协变量缺失的部分进行处理,再运用经验似然方法对残差部分进行序列相关性检验,构造了经验似然比统计量并得到其渐近性质。通过数值模拟可以看出:该检验方法具有较理想的检验功效。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2015年05期）
周占功[4]（2012）在《半参数变系数部分线性度量误差模型参数的经验似然比检验》一文中研究指出研究了半参数变系数部分线性度量误差模型参数分量的检验,基于经验似然方法,提出了对数似然比检验统计量.在零假设下,证明了检验统计量具有标准的渐近χ2分布.(本文来源于《嘉兴学院学报》期刊2012年06期）
陈鑫[5]（2012）在《部分线性模型的经验似然比检验》一文中研究指出部分线性模型是1986年由Engle等[6]在研究天气对电力需要的影响时首次提出.这种模型同时包含线性参数部分和非参数部分,比线性模型更自由灵活,比非参数模型更全面,应用十分广泛.在引言中,我们介绍了部分线性模型的来源,以及研究现状.目前,部分线性模型的估计方法日臻成熟.然而,对模型检验的研究仍不是很成熟.接下来介绍了各专家学者对模型检验的研究,主要有基于似然函数、基于残差标志过程和基于Adaptive Neyman方法的检验,并讨论了上述方法的局限性.本文研究的模型为其中X为d维随机向量,T为d1维随机向量,β为d维未知参数,9(·)为光滑函数.给定X,T时,ε的期望为零,方差为σ2.研究的假设检验为本文利用经验似然比统计量进行检验,经验似然比统计量由Owen[15]首次提出.在2.1节中,我们给出了这种方法的详细介绍.首先由模型(1.3)得到一组相互独立数据的(t1,x1,y1),(t2,x2,y2),…,(tn,xn,yn),定义φi,其中x为样本均值.从而给出假设检验的经验似然比统计量其中φi为φi的估计值.利用Lagrange乘子法以及加权最小二乘法,我们可以给出λH0的估计值,由此所得的估计值依分布收敛于χ2分布.这种方法的优点有：一是它没有涉及任何方差估计,二是没有对置信域的形状加以约束,第叁它是Batlett可纠偏的等.(本文来源于《华中师范大学》期刊2012-05-01）
刘锋,陈敏,邹捷中[6]（2006）在《部分线性模型序列相关的经验似然比检验》一文中研究指出本文研究了部分线性回归模型中误差的序列相关性的检验问题,用经验似然的方法构造检验统计量,得到了零假设下检验统计量的渐近分布,我们的检验方法不但可以检验一阶序列相关,也可以检验高阶序列相关,数值模拟表明检验方法有好的检验功效．(本文来源于《应用数学学报》期刊2006年04期）
康新梅,王志忠[7]（2006）在《线性模型中自相关的经验似然比检验》一文中研究指出研究线性回归模型中的自相关检验问题,用经验似然的方法构造检验统计量,得到了零假设下检验统计量的渐近分布,我们的检验方法不但可以检验一阶自相关,也可以检验高阶自相关,数值模拟表明检验方法具有良好的检验功效.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2006年06期）
秦永松,赵林城[8]（1998）在《两样本分位数差异的半经验似然比检验》一文中研究指出设x1，…，xn；y1，…，ym为独立随机样本，x1，…，xn同分布，x1～F（x），F未知，y1，…；ym同分布，y1～Gθ（y），Gθ（y）的形式已知，θ为未知参数．本文结合非参数似然思想和参数似然方法讨论F和Gθ的分位数差异的检验问题，在一定的条件下得到了半经验似然比统计量的渐近分布．(本文来源于《应用数学学报》期刊1998年01期）
经验似然比检验论文开题报告
（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：
结合基函数逼近技术和分块经验似然方法,对纵向数据下的部分线性模型提出了一个简单有效的检验方法.在一定条件下,证明了所构造的检验统计量渐近服从标准卡方分布,进而得到了一定置信水平的拒绝域.数据模拟表明该检验方法可以有效地消除纵向数据的组内相关性对检验功效的影响.
（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。
经验似然比检验论文参考文献
[1].吴荣火.多个总体一致性的经验似然比检验[D].广西师范大学.2017
[2].柳长青,赵培信.纵向部分线性模型的分块经验似然比检验[J].数学的实践与认识.2015
[3].刘锋,张光锋,康新梅.协变量缺失下线性模型序列相关的经验似然比检验[J].重庆理工大学学报(自然科学).2015
[4].周占功.半参数变系数部分线性度量误差模型参数的经验似然比检验[J].嘉兴学院学报.2012
[5].陈鑫.部分线性模型的经验似然比检验[D].华中师范大学.2012
[6].刘锋,陈敏,邹捷中.部分线性模型序列相关的经验似然比检验[J].应用数学学报.2006
[7].康新梅,王志忠.线性模型中自相关的经验似然比检验[J].数学的实践与认识.2006
[8].秦永松,赵林城.两样本分位数差异的半经验似然比检验[J].应用数学学报.1998