缺失数据下非线性均值方差模型的参数估计

发布时间：2018-03-27 23:05

  本文选题：缺失数据　切入点：非线性均值方差模型　出处：《统计与决策》2017年19期

【摘要】：文章在响应变量随机缺失下研究非线性均值方差模型的参数估计问题。基于回归插补和随机回归插补两种缺失插补方法以及结合Gauss-Newton迭代计算算法给出该模型中未知参数的极大似然估计。并通过对两个随机模拟例子实际例子的研究分析,结果都表明了所提出的模型与统计方法具有可行性和实用性。
[Abstract]:In this paper, the parameter estimation problem of nonlinear mean-variance model is studied under the random absence of response variables. Based on regression interpolation and random regression interpolation, and combined with Gauss-Newton iterative algorithm, this paper gives the method of estimating the parameters of the nonlinear mean variance model. The maximum likelihood estimation of known parameters, and through the study and analysis of two examples of stochastic simulation, The results show that the proposed model and statistical methods are feasible and practical.
【作者单位】： 浙江农林大学统计系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11301485;11526188;11171105) 2016年度浙江省统计研究课题
【分类号】：O212.1

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本文编号：1673643