导读:本文包含了经验估计论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:经验,模型,误差,克拉玛依市,数据,线性,方程。
经验估计论文文献综述
党鹏飞,刘启方[1]（2019）在《新疆乌鲁木齐地区v_(S30)经验估计研究》一文中研究指出从新疆乌鲁木齐市2004—2015年得到的841个钻孔中选择深度达30 m以下且钻孔资料记录完整的有效钻孔123个,通过计算5～30 m范围内不同深度的等效剪切波速,分别利用线性拟合、二次拟合和叁次拟合对各深度v_S(d)及其v_(S30)进行拟合。通过对比发现,叁个方程的拟合误差都随深度的增加而减少,且叁次拟合方程的误差始终小于同深度的线性拟合和二次拟合方程,因此推荐使用叁次拟合方程来估计新疆乌鲁木齐市钻孔的v_(S30)值。同时将此结果和Boore的结果进行比较后发现,不同深度处的等效剪切波速v_S(d)和v_(S30)具有地域差异性;Boore得到的结果在钻孔深度小于20 m时明显高估v_(S30)值,拟合曲线偏离实际数据点较远,所以本文拟合结果更适用于新疆乌鲁木齐市。综合比较可知,叁次拟合得到的研究结果可以为新疆乌鲁木齐市钻孔深度不足30 m的地区求解v_(S30)值提供参考。最后,利用新疆克拉玛依市2004—2015年钻孔资料检验叁个拟合公式对克拉玛依市的适用性,发现深度越接近30 m,误差越小;线性模型和二次模型相对来说比较可靠,平均误差接近于0,并且对深度大于10 m的钻孔有高估现象;叁次模型相对来说误差比较大,并且几乎在所有深度都有低估现象。(本文来源于《地震工程学报》期刊2019年05期）
徐洋[2]（2019）在《普惠金融发展对新型城镇化建设的影响——基于系统动态GMM估计和门槛回归的经验分析》一文中研究指出本文采用我国31个省区市2005—2016年的面板数据,通过构建系统GMM模型和门槛效应模型检验普惠金融发展对新型城镇化建设的影响。结果表明:一是普惠金融发展对人口城镇化、产业城镇化均存在显着的正向促进作用,而对土地城镇化却存在显着的抑制作用;二是普惠金融发展对新型城镇化建设存在显着的门槛效应。最后依据结论,得出提升普惠金融发展水平有助于推动我国新型城镇化建设的重要启示。(本文来源于《武汉金融》期刊2019年08期）
徐孝琳,樊亚莉,苏依官[3]（2019）在《纵向数据下广义经验似然方法的有效稳健估计》一文中研究指出基于广义经验似然估计方法,提出了一种有效且稳健的估计,实现对纵向数据在线性模型下均值和协方差矩阵的联合估计。利用Cholysky分解将模型重参数化,利用拉格朗日乘子法求出估计值,再还原出均值和协方差矩阵的估计。在模拟研究中将所提方法同文献中其他稳健估计进行比较,结果显示所提方法效率更高。最后将所提方法用于分析CD4细胞数据,交叉验证结果显示所提方法更加可靠。(本文来源于《上海理工大学学报》期刊2019年04期）
韦阳,李周平,杨帆[4]（2019）在《增维非光滑估计方程的刀切经验似然方法》一文中研究指出本文考虑具有非光滑U-统计量结构的估计方程中增维参数的估计问题,这一情形下,本文利用刀切经验似然方法对参数进行统计推断,并在一定正则条件下,证明所构造刀切似然统计量的渐近性质.最后,通过Monte Carlo数值模拟和实际数据分析,说明本文所提方法的优势.(本文来源于《中国科学:数学》期刊2019年08期）
苏依官,樊亚莉,徐孝琳[5]（2019）在《稳健经验似然估计方法》一文中研究指出在经验似然方法的基础上提出了一种稳健的经验似然估计方法,在约束条件的估计方程中使用权重函数以及有界得分来限制异常点的影响。通过数值模拟研究该方法的稳健性。模拟结果表明,相比普通的经验似然估计,提出的稳健经验似然方法在数据中存在异常值的情况下所得估计的均方误差更小。同时对于非正态的厚尾分布数据,提出的稳健经验似然估计也在均方误差意义下更优。(本文来源于《上海理工大学学报》期刊2019年03期）
李华鹏,刘洋[6]（2019）在《两样本密度比模型下的利用辅助信息的经验似然均值估计》一文中研究指出在有限总体推断问题中,辅助总体信息是经常可获取的.经验似然方法己被证实是一种非常灵活和有用的工具来处理这类问题.在两样本密度比模型下,本文考虑了基准分布的总体均值的经验似然推断问题.对基于密度比模型的经验似然而言,对偶似然是一种便利的技术工具,尽管它与标准的经验似然具有相同的极值点和极值,但是它却不能方便地把此类辅助信息引入到似然函数里,因此会导致效率损失.相对而言,Qin和Lawless~([21])提出的标准的经验似然方法不会有此问题,且能方便地引入辅助信息.基于使用辅助信息的经验似然和对偶似然方法,我们构建了点估计和区间估计,并做了仔细的比较.模拟发现,尽管使用辅助信息的经验似然方法得到的点估计的效率提升很小,但是区间估计在一些情形下却有明显的差别.拿覆盖精度来说,在无偏或适当有偏的总体分布下,两种方法得到的区间估计是可比的,但当总体严重有偏时,前者的区间估计明显优于后者.(本文来源于《应用概率统计》期刊2019年03期）
王伟[7]（2019）在《基于半参数回归模型的Jackknife经验似然估计及其应用》一文中研究指出自上世纪八十年代半参数模型被提出以来,经大量学者几十年的研究已得到较为全面的发展与健全,和单纯的参数或非参数模型相比,半参数模型包含了模型误差或其他系统误差的非参数分量。因而,半参数模型在含有参数分量的情形下又兼顾了非参数分量。这一创新之举使得半参数模型在具备参数模型的优点的同时,它也兼备非参数模型的优点。半参数模型相对于单纯参数或非参数模型来说,具有更广泛的实际应用。最小二乘估计、核估计等是过去研究半参数模型常用的方法。近年来,许多学者使用经验似然方法研究半参数模型并取得大量新的结果。本文使用Jackknife经验似然方法分别对鞅差误差下半参数模型的误差方差和缺失数据下半参数模型的误差方差进行研究。本文我们主要研究模型的误差部分,给出了误差方差的估计量,基于Jackknife经验似然方法,我们构造了误差方差的Jackknife经验似然比,并在相对应下的条件下,我们证明误差方差的Jackknife经验似然比统计量渐近卡方性。第一章介绍了半参数模型的Jackknife经验似然的研究背景与研究意义,以及半参数模型及Jackknife经验似然的研究现状,最后简单说明一下内容结构。第二章介绍了在鞅差误差前提下,我们是如何研究半参数变系数模型误差方差的Jackknife经验似然。首先,在得到误差方差的估计量的前提下,基于Jackknife经验似然方法,我们构造模型中误差方差的Jackknife经验对数似然比。紧接着,在相对应的条件下,我们证明了误差方差的Jackknife经验似然比统计量渐近χ2性,在此基础上得到相应的经验似然置信域。第叁章在考虑协变量随机缺失的基础上,通过插补值的方法对缺失值进行处理,获得误差方差的估计量,并在相应的假设前提下证明所提出的估计量的渐近正态性。其次,根据误差方差的估计量,我们构造Jackknife经验对数似然比函数,并在相应条件下验证了该函数满足渐近卡方分布。Jackknife经验似然思想可以有效的降低估计的偏差。研究半参数模型误差方差的Jackknife经验似然将有助于拓展半参数模型的适用范围,同时能更好的应用于实际,为社会的发展与进步提供科学参考。(本文来源于《安徽工程大学》期刊2019-06-10）
王庆杰[8]（2019）在《区间删失数据的叁参数威布尔矩估计和经验似然统计推断》一文中研究指出生存分析是研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科。该学科在生物学、医学、保险学、可靠性工程学、人口学、社会学、经济学等方面都有重要应用。生存分析中主要研究的数据类型是删失数据,删失数据是指观测数据并不是连续的,而是存在空白段。区间删失数据作为删失数据的一种,是研究的重要数据类型之一,且具有多种形式,并且在现实生活中的存在和应用都比较广泛,本文主要研究了区间删失数据下的叁参数威布尔分布矩估计问题和区间删失数据下的部分线性模型经验似然统计推断,主要包括以下两部分:第一部分,在区间删失数据下,运用生存分析中的平均剩余寿命函数来构造样本矩,从而得到区间删失数据下的叁参数威布尔分布的矩估计方程。本文证明了该方法的一致性,且做了大量的模拟研究,得到了矩估计参数的偏差和均方误差,从结果上可以看出随着样本量的增大,偏差和均方误差会减小。表明了该方法具有较好的无偏性、稳健性和一致性。第二部分,在区间删失数据下,运用无偏转换的方法,将区间删失数据类型转化为完整数据,再通过部分线性模型,应用经验似然的统计方法来估计参数,其中运用核估计消除部分线性问题,证明了经验似然方程的卡方渐近性,得到了参数覆盖率,从结果上可以看出随着样本量的增大,覆盖率越来越高,且QQ图拟合效果较好,文中给出了样本量为500时的QQ图,说明运用部分线性模型解决区间删失数据问题比较可行。(本文来源于《长春工业大学》期刊2019-06-01）
彭仁华[9]（2019）在《部分线性模型误差方差的经验欧氏似然估计》一文中研究指出统计推断是数理统计研究的重要问题之一,我们知道分布函数不能由各阶矩决定,但是各阶矩能间接反映分布的一些重要信息,尤其是在分布函数未知的情况下,分布的各阶矩就显得尤为重要,如何根据样本对总体分布或分布的数字特征做出合理的推断是统计推断所要解决的问题,而对回归模型误差方差的估计就是其中一种.在回归模型中传统的参数估计方法并没有将样本的各阶矩对参数估计效果的影响考虑进去,以致在估计过程中并没有将样本的各阶矩所含有的信息对估计的影响充分反映出来,进一步影响到估计的效果.本文在利用经验欧氏似然方法的情况下,充分考虑误差的各阶矩所蕴含的信息,重新对回归模型中的误差方差进行估计.在固定设计的情形下,证明了估计量的渐近正态性,求出其渐近方差,将之与用传统的误差方差估计方法进行比较,得到新估计量的渐近方差更小这一结果.(本文来源于《广西师范大学》期刊2019-06-01）
杜永美[10]（2019）在《Pareto分布中风险参数的有效经验贝叶斯估计》一文中研究指出由于Pareto分布能有效地刻画损失数据的一些特征,故该分布现已被广泛应用于保险精算、经济、金融等众多领域的数据分析与统计建模中.对于分布类型已知的参数估计问题,分层模型已被广泛地研究和使用,并逐步成为了研究此问题的一种非常重要的统计模型.而使用分层模型估计分布中的参数能有效降低估计偏差,因此,本文从经验贝叶斯角度研究了分层模型中Pareto分布的风险参数的同时估计问题.首先,受 Stein 无偏估计风险(Stein's unbiased estimate of risk,简称 SURE)思想启发,本文构建出了恰当近似的风险函数的无偏估计函数,然后将其最小化,以得到参数的SURE型估计.其次,在一定的条件下,我们证明了 SURE型估计的渐近最优性质.最后,通过大量的数值模拟及实际数据分析,说明了 SURE型估计方法的优越性.(本文来源于《兰州大学》期刊2019-04-01）
经验估计论文开题报告
（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：
本文采用我国31个省区市2005—2016年的面板数据,通过构建系统GMM模型和门槛效应模型检验普惠金融发展对新型城镇化建设的影响。结果表明:一是普惠金融发展对人口城镇化、产业城镇化均存在显着的正向促进作用,而对土地城镇化却存在显着的抑制作用;二是普惠金融发展对新型城镇化建设存在显着的门槛效应。最后依据结论,得出提升普惠金融发展水平有助于推动我国新型城镇化建设的重要启示。
（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。
经验估计论文参考文献
[1].党鹏飞,刘启方.新疆乌鲁木齐地区v_(S30)经验估计研究[J].地震工程学报.2019
[2].徐洋.普惠金融发展对新型城镇化建设的影响——基于系统动态GMM估计和门槛回归的经验分析[J].武汉金融.2019
[3].徐孝琳,樊亚莉,苏依官.纵向数据下广义经验似然方法的有效稳健估计[J].上海理工大学学报.2019
[4].韦阳,李周平,杨帆.增维非光滑估计方程的刀切经验似然方法[J].中国科学:数学.2019
[5].苏依官,樊亚莉,徐孝琳.稳健经验似然估计方法[J].上海理工大学学报.2019
[6].李华鹏,刘洋.两样本密度比模型下的利用辅助信息的经验似然均值估计[J].应用概率统计.2019
[7].王伟.基于半参数回归模型的Jackknife经验似然估计及其应用[D].安徽工程大学.2019
[8].王庆杰.区间删失数据的叁参数威布尔矩估计和经验似然统计推断[D].长春工业大学.2019
[9].彭仁华.部分线性模型误差方差的经验欧氏似然估计[D].广西师范大学.2019
[10].杜永美.Pareto分布中风险参数的有效经验贝叶斯估计[D].兰州大学.2019
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