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学术信息
SEMINARS
经验似然的LW方法与右删失数据
时间  Datetime
2017-12-08 15:00 — 16:00 
地点  Venue
Large Conference Room
报告人  Speaker
何书元
单位  Affiliation
首都师范大学数学学院教授
邀请人  Host
罗珊
报告摘要  Abstract

经验似然方法的最大优点在于所构造的参数置信区间或置信区域可由数据自动界定且不需要估计渐近方差. 经验似然方法也存在一些问题,特别是在样本量较小时覆盖率较低. 本报告用全新的LW数据处理方法来解决这个问题. 其基本想法是将原始数据两两平均,然后用新的数据集来构造经验似然比统计量. 已经证明新构造的平均经验似然比统计量仍然满足Wilks 性质, 而且容易推广. 随机模拟表明,新方法计算简单快速,与以往方法相比较,新方法所构造的置信区间覆盖率大大提高. 
     当人们将经验似然方法用于删失数据时, 因为不能得到经验似然函数的标准卡方分布的渐近结论, 所以不可避免地要估计所谓的权函数. 估计权函数的问题抹煞了经验似然方法原有的不需要估计渐近方差的优点. 本研究改观了这一情况, 通过寻找最优估计方程,对于右删失数据得到了经验似然函数的标准卡方分布的渐近分布, 避免了权函数的估计问题, 提高了统计推断的准确度。