未知误差分布下线性回归模型的非参数自适应估计

龙伟芳; 叶绪国

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未知误差分布下线性回归模型的非参数自适应估计

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对于正态分布误差,线性回归模型的极大似然估计(Maximum likelihood estimate,MLE)与最小二乘估计(Least squares estimate,LSE)是等价的.当高斯性假设不成立时,MLE比LSE更有效.然而,当误差分布未知时,MLE通常是不可实现的.文中给出了未知误差分布下线性回归模型系数的非参数自适应估计,证明了估计量渐近有效于已知误差分布下线性回归模型系数的MLE,并给出了回归系数的一个轮廓似然比检验统计量.

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来源
《西北师范大学学报：自然科学版》 |2019年第1期|26-34|共9页
作者
龙伟芳; 叶绪国;
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作者单位

凯里学院理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类非参数统计;
关键词
线性回归模型; 极大似然估计; Newton-Raphson算法; 假设检验;

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