导读:本文包含了条件统计量论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:条件独立性,因果分析,检验效率
条件统计量论文文献综述
聂思玥,李梦花[1]（2014）在《几个条件独立性检验统计量的构造与比较分析》一文中研究指出变量间的条件独立性可视为在概率空间上对其因果关系的一种描述,可以通过检验变量之间的条件独立性来检验因果关系。通过详细介绍几个条件独立性检验统计量的构造方法和基本原理,包括线性模型假设下的Fisher-z检验统计量,在非线性模型下或无法确定变量之间的模型时,使用的3个非参数的条件独立性检验统计量,对这几个不同的条件独立性检验统计量的检验效率进行对比分析。(本文来源于《数量经济技术经济研究》期刊2014年02期）
张尚立,陶芸,何小玲[2]（2010）在《条件广义岭估计及其诊断统计量》一文中研究指出研究了带约束线性模型中回归参数的有偏估计及其数据删除模型中度量影响大小的诊断统计量.提出条件广义岭估计,给出它在不同模型中的关系式,利用Welsch-Kuh统计量和特征值的性质,推导出删除k组数据后度量拟合值影响的上确界.通过实例分析检验了诊断统计量的有效性.(本文来源于《吉首大学学报(自然科学版)》期刊2010年06期）
段鹏,白仲林,张晓峒[3]（2009）在《个体协整条件下面板单位根检验统计量性质研究》一文中研究指出本文通过蒙特卡洛模拟试验,研究了个体间的协整关系对面板单位根检验统计量分布、实际检验水平及检验功效的影响。结果显示:个体间协整关系个数和协整向量均对检验统计量分布产生影响;同时,如果忽视个体间存在的协整关系,继续运用个体间无协整关系条件下检验统计量的临界值进行面板单位根检验,各检验统计量实际检验水平将严重失真。(本文来源于《统计研究》期刊2009年04期）
赵鹏[4]（2008）在《条件顺序统计量和样本间隔的随机比较以及应用》一文中研究指出在本论文中,我们对基于独立同分布和独立不同分布样本的条件顺序统计量以及样本间隔进行随机比较.这些研究结果可以应用于与概率统计相关的许多领域中,例如,寿命检验,生存分析,运筹学,经济,保险,精算,尤其是可靠性理论.首先,我们集中研究n中取k系统的GRL(一般剩余寿命)和系统元件的GIT(一般休止时间),它们本质上是条件顺序统计量.研究基于GIT和GRL的随机比较问题,同时,我们也对它们的年龄性质进行调查.进一步,我们将研究工作往两个方向扩展.其一是在广义顺序统计量的框架下研究这些相应的问题,那么所得到的结果对于其它有序随机变量模型都是适用的,包括记录值模型,累进Ⅱ型截断顺序统计量等.其二,我们将研究有效的扩展到独立不同分布样本的情形,其中‘积和式'的使用是解决这个问题的关键所在.其次,我们研究样本间隔的可靠性性质.众所周知,记录值的样本间隔实际上对应于非齐次泊松过程的到达点时间差(详见Belzunce 1999).那么,我们这里将研究基于单样本或者双样本的记录值间隔的随机比较问题.设X_1,…,X_p是具有失效率λ的指数样本,设X_(p+1),…,X_(p+q)是失效率为λ~*的又一指数样本,其中p+q=n.在这种指数框架下,我们建立了混合样本的一般间隔的似然比序结果.再次,我们得到了非齐次指数样本的样本极差及第二顺序统计量的随机序的等价刻画.设X_1,…,X_n为独立的指数随机变量而且具有各自的失效率λ_1,…,λ_n,并且设Y_1,…,Y_n为一独立同分布的指数样本且具有共同的失效率λ.在这种设置下,样本极差X_(n,n)-X_(1,n)和Y_(n,n)-Y_(1,n)之间的通常随机序可以用其参数的不等式来等价刻画.另外,我们也建立了第二顺序统计量X_(2,n)和Y_(2,n)之间的似然比序的等价刻画.最后,我们引进了基于比例机率的混合模型.在总体随机变量和不可观测的混合随机变量之间建立了TP2相依性;同时也给出了一些寿命分布类的封闭性结果.当混合变量或者是基本变量以某种随机序排列时,我们对其相应的总体变量进行了随机比较.另外,我们也找到了一个有用的概率界.(本文来源于《兰州大学》期刊2008-10-01）
孙炎炜[5]（2008）在《相依条件下的单位根检验统计量的渐近分布》一文中研究指出近年来时间序列的单位根研究是时间序列分析的一个热点问题，许多学者都对其进行过研究．众所周知，当回归模型形式未知时，我们首先应该对模型的平稳性进行单位根检验．当误差满足独立同分布的条件时，我们已经得到了一些很经典的结果．但是在某些情况下，特别是在一些经济金融序列分析中，误差项往往表现出一定的相关性，这时我们通常的单位根检验就不适用了，为此我们讨论应用再抽样(bootstrap)方法来使我们的单位根检验得以继续进行．Efron于1979年提出了一种新的增广样本的统计方法-bootstrap方法，这种方法的实质是就是一个再抽样过程：设{X_k，1≤k≤n}是从总体X中抽取的n个样本，可以相互独立也可以相关．令{m_1，m_2，…}是一列正整数，记X_n=(X_1，X_2，…，X_n)，对任意的m_n，X_(n,1)*，X_(n,2)~*，…，X_(n,m_n)*表示从X_1，X_2，…，X_n中均匀有放回地再抽取的m_n个样本，称其为容量为m_n的再抽样样本．下面我们再抽样(bootstrap)方法应用到误差为相依条件下的AR(1)模型的单位根检验中．对于一个真实模型为随机游动的AR(1)序列：X_i=X_(i-1)+ε_i，X_0=0，i∈N由于我们并不知道真实模型的形式，所以我们在假设回归模型时便有不同的选择：对于如下不含常数项的回归模型：X_i=θX_(i-1)+ε_i，X_0=0，i∈N，θ∈R．我们要做如下的单位根检验：原假设为H_0：θ=1 Horváth和Kokoszka(2003)证明了当{ε_i}在严格α平稳的情况下，基于LES统计量θ的单位根统计量的再抽样渐近分布．类似地，Zhang LX，Yang XR(2006)证明了当{ε_i}满足平稳条件且具有零均值有限方差时上述模型的单位根统计量的再抽样渐近分布．本文受到上述两篇文章的启发，主要考虑当回归模型含有常数项时的单位根统计量的再抽样渐近分布，即对于模型：X_i=α+θX_(i-1)+ε_i，X_0=0，i∈N，α∈R，θ∈R．我们要进行二参数的单位根检验：原假设为H_0：α=0且θ=1．首先我们可以得到θ和α的最小二乘估计：其中(?)．然后考虑对应的再抽样过程X_1，X_，…，X_n是n个样本观察值．1．计算样本残差：(?)，其中(?)_n和(?)_n是上述定义的最小二乘估计量．2．对于固定的m<n，从原先计算的样本残差ε_1~*，ε_2~*，…，ε_1~*中得到再抽样样本(?)_1，(?)_1，…，(?)_m．3．令(?)，并计算由此得到最小二乘估计量其中(?)．4．求出m((?)_m-(?)_n)和m~(1／2)((?)_m-(?)_n)的渐近分布．最后，我们得到了本篇文章的主要结果如下：其中且(?)_n满足(?)．(本文来源于《浙江大学》期刊2008-05-01）
吴吉华,陈应保,谢民育,左国新[6]（2005）在《统计量服从特定分布的充要条件》一文中研究指出当正态总体的方差未知时,人们常用t检验法来检验总体的均值.事实上,这种检验方法并不一定要求总体是正态分布,甚至样本之间的独立性要求也不是必要的.本文的目的是研究t检验的适用范围,给出了二维随机向量构成服从t分布统计量的充要条件.出于类似的目的,还给出了二维随机向量构成服从Dirichlet分布及F分布统计量的充要条件.(本文来源于《华中师范大学学报(自然科学版)》期刊2005年01期）
余松林,罗登发[7]（1995）在《条件logistic回归模型配合适度统计量的Monte Carlo法模拟结果》一文中研究指出本文用 Monte Carlo 模拟法对1:3匹配设计的条件 logistic 回归模型的配合适度统计量剩余离差、方差比及确定系数的检验效果进行了探讨,结果显示,用 n—p为自由度时能较好地识别正确模型与不正确模型;用迭代法计算参数估计值的收敛成功率及配合适度检验统计量的稳定性,都与样本含量有关;样本含量(即匹配组数)以引入模型中的自变量个数的20倍以上为宜。(本文来源于《中国卫生统计》期刊1995年05期）
苏淳,邵启满[8]（1991）在《关于U-统计量完全收敛性条件的探讨》一文中研究指出本文给出了使得U-统计量完全收敛,亦即使得文中(6)式成立的充分条件,并从各个角度对这一条件的必要性进行了讨论,揭示了U-统计量与独立和在完全收敛性方面的不同性状,并在一定程度上反映了U-统计量在完全收敛性方面对核函数形式的强烈依赖性.(本文来源于《数学学报》期刊1991年06期）
周蔚欣[9]（1990）在《关于U-统计量的条件Berry-Esseen不等式》一文中研究指出一、引言 设(Ω,?,P)为一概率空间,{X_i}为iid的随机变量序列,其共同的分布为F(x).设h(x,y)为二元对称函数,满足条件:Eh(X_1,X_2)=0,定义U-统计量如下:(本文来源于《应用数学学报》期刊1990年03期）
郑忠国[10]（1984）在《条件中位数的最近邻估计和它的Bootstrap统计量的渐近性质》一文中研究指出本文讨论条件中位数的估计问题,证明了条件中位数的最近邻估计序列的渐近正态性。在讨论估计的误差的分布特性时,作者引用了Efron的Bootstrap方法。证明了在一定条件下,最近邻估计的误差的Bootstrap分布在渐近意义下是可用的。即估计量的误差的渐近分布与它的Bootstrsp统计量的渐近分布是相同的。(本文来源于《中国科学(A辑 数学 物理学 天文学 技术科学)》期刊1984年12期）
条件统计量论文开题报告
（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：
研究了带约束线性模型中回归参数的有偏估计及其数据删除模型中度量影响大小的诊断统计量.提出条件广义岭估计,给出它在不同模型中的关系式,利用Welsch-Kuh统计量和特征值的性质,推导出删除k组数据后度量拟合值影响的上确界.通过实例分析检验了诊断统计量的有效性.
（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。
条件统计量论文参考文献
[1].聂思玥,李梦花.几个条件独立性检验统计量的构造与比较分析[J].数量经济技术经济研究.2014
[2].张尚立,陶芸,何小玲.条件广义岭估计及其诊断统计量[J].吉首大学学报(自然科学版).2010
[3].段鹏,白仲林,张晓峒.个体协整条件下面板单位根检验统计量性质研究[J].统计研究.2009
[4].赵鹏.条件顺序统计量和样本间隔的随机比较以及应用[D].兰州大学.2008
[5].孙炎炜.相依条件下的单位根检验统计量的渐近分布[D].浙江大学.2008
[6].吴吉华,陈应保,谢民育,左国新.统计量服从特定分布的充要条件[J].华中师范大学学报(自然科学版).2005
[7].余松林,罗登发.条件logistic回归模型配合适度统计量的MonteCarlo法模拟结果[J].中国卫生统计.1995
[8].苏淳,邵启满.关于U-统计量完全收敛性条件的探讨[J].数学学报.1991
[9].周蔚欣.关于U-统计量的条件Berry-Esseen不等式[J].应用数学学报.1990
[10].郑忠国.条件中位数的最近邻估计和它的Bootstrap统计量的渐近性质[J].中国科学(A辑数学物理学天文学技术科学).1984