双自变量的结合似然

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本文主要利用经验似然和极大似然相结合的思想,就含有两个自变量的统计模型展开研究.首先提出了双自变量双辅助信息下的半参数模型,定义了对应的似然函数、利用拉格朗日乘子法及KKT最优性条件,得到了参数的估计,而且证明了此估计有很好的渐近性质,满足相合性和渐近正态性.其次,我们推广了Qin等定义的结合似然比函数,给出了新模型的结合似然比函数冗(μ),并得到了-2 logR(μ)的近似分布是x2分布,由此得到了响应变量期望的置信域.然后我们将基于独立同分布假设的上述结果推广到了多个自变量及强平稳α混合序列.最后还对以上的理论结果进行了数据模拟,得到的参数点估计值不仅偏差很小(小于0.001),而且其方差也很小(小于0.001),置信域的结果也很好,还具有良好的对称性,由此进一步验证了我们这种想法的正确性和可行性.
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