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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-06-14 13:00 标签： 电商运营培训课程
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半参数回归曲线的对比.pdf 93页
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毫，_q#孽i{鲁、l啤．t，
本文研究了半参数回归曲线的对比问题．
首先，我们讨论了半参数非线性曲线的剖面最dx--乘(PLS)估计，
以及半参数回归曲线非线性部分的线性逼近方法．
其次，考虑了半参数曲线为部分线性回归曲线时的统计推断问题．
若两组独立的样本‰五，，五以。和{艺，，五，，正，)：。分别满足下列半参数模型：
X，=蜀(五，，B)+92(五，)+q，
K，=岳(鼍，，砬)+或(五／)+岛，
其中q和皖分别是已知函数gl(五J，q)和薪(五，，幺)的参数向量，岛(·)和或(·)
都是未知的光滑函数，慨}羔。为随机误差且满足E(s)=o和Var(乞)=砰．
当两个部分线性曲线的参数部分中协变量X,gX：的维数相同时，
直接导出了用于半参数曲线对比的GLR检验统计量．
当两个部分线性曲线的参数部分中协变量五与％的维数不同时，
我们在一定的条件下确定了合并后的样本饥，％，乃垃。o=l，2)满足半参
而得到了用于半参数曲线对比的广义似然LB(GLR)检验统计量．
证明了在一定的条件下，当％成立时，所构造GLR统计量渐近
服从自由度与讨厌参数(或函数)无关的Z2-分布，即揭示了Wilks现象．
另外，GLR检验的功效由非中心z2．分布可以计算得到．
最后，应用maflab软件模拟了PLS估计和GLR检验的相关过程，
很好地支持了文中的结论．
关键词：半参数曲线，PLS估计，GLR检验，检验功效，Wilks现象．
■1jllJ霉：v
independent
followingsemiparametric
毛2蜀(五-，，岛)+92(毛)+局，
场=岳(五-，，岛)+反(五．，)+岛_，
oftheknown
where岛and岛arcparameter
isarandomerrorthat
functions，{勺)二l
satisfied and
陆(毛)=母(i=1力．
thedimensions
between五and五inpartially
regression equat
likelihood
easilyget generalized
ratioGLRtest
statistics．
thedimensions
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