随机约束下逻辑回归模型中参数的几个有偏估计

发布时间：2020-10-12 01:19

　　 逻辑回归模型是一类重要的统计模型,在生物、医学、经济等领域中有广泛的应用.本文针对逻辑回归模型中解释变量存在复共线性问题展开研究,以带有约束条件的逻辑回归模型为基础,提出了随机约束岭估计、随机约束Liu估计及随机约束几乎无偏Liu估计.首先在随机约束岭最大似然估计的基础上,通过添加岭参数,提出一种新的随机约束岭估计;在均方误差矩阵意义下,将新估计与最大似然估计、岭估计、随机约束最大似然估计、SRRMLE比较,得到了新估计优于上述估计的充分或充要条件,并且用实例及蒙特卡罗模拟方法验证新估计的优良性.其次通过类比线性模型中的混合估计,提出了逻辑回归模型中的混合最大似然估计,在混合最大似然估计的基础上通过添加Liu参数d,从而提出一种新的有偏估计--随机约束Liu估计(SRLE),在均方误差矩阵意义下,将新估计与最大似然估计、Liu估计、随机约束最大似然估计、SRLMLE比较,得到了新估计优于上述估计的充分或充要条件,并且用蒙特卡罗模拟方法验证新估计的优良性.最后在随机约束Liu估计的基础上,通过几乎无偏估计的定义提出了随机约束几乎无偏Liu估计(SRAULE),在均方误差矩阵意义下,将新估计与Liu估计、SRLMLE、SRLE比较,得到了新估计优于上述估计的充分或充要条件,并且用蒙特卡罗模拟方法验证新估计的优良性。
【学位单位】：华北水利水电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：O212.1
【部分图文】：

华北水利水电大学硕士学位论文表 3-14 n 200, 0.99,对于不同k ,各个估计的均方误差Table 3-14 The estimated MSEM values for different when n 200and 0.99k=0 k=0.2 k=0.4 k=0.5 k=0.6 k=0.7 k=0.8 k=0.9 9.0269 9.0269 9.0269 9.0269 9.0269 9.0269 9.0269 9.0269 9.0269 7.3503 6.6815 6.1732 5.6618 5.5469 5.4408 5.3099 6.1827 6.1827 6.1827 6.1827 6.1827 6.1827 6.1827 6.1827 E 6.1827 6.1127 6.0934 6.0691 6.0269 5.9989 6.0087 6.0078 6.1696 6.0879 6.0365 5.9535 5.8598 5.8236 5.7484 5.6676

6.1696 6.0879 6.0365 5.9535 5.8598 5.8236 5.7484 5.6676 图 3-1 n 20, 0.70 时 MLE, LRE, SRMLE, SRRMLE 和 SRLRE 的均方误差1. Estimated MSE values for MLE, LRE, SRMLE, SRRMLE, SRLRE for and

图 3-3 n 20, 0.90时 MLE, LRE, SRMLE, SRRMLE 和 SRLRE 的均方误差gure 3-3. Estimated MSE values for MLE, LRE, SRMLE, SRRMLE, SRLRE for .图 3-4 , 0.99时 MLE, LRE, SRMLE, SRRMLE 和 SRLRE 的均方误差gure 3-4. Estimated MSE values for MLE, LRE, SRMLE, SRRMLE, SRLRE for .
【参考文献】

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1 邬吉波;杨虎;;回归系数的加权混合估计与最小二乘估计的相对效率[J];应用概率统计;2015年01期

2 常新锋;晋守博;;线性模型参数的几乎无偏两参数估计[J];统计与决策;2014年16期

3 刘朝林;荣腾中;赵菲;周利锋;;一种基于随机约束线性模型的参数有偏估计[J];统计与决策;2014年13期

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1 常新锋;线性模型参数有偏估计的若干研究[D];重庆大学;2011年

本文编号：2837417