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《時(shí)間序列的經(jīng)驗(yàn)似然擬合優(yōu)度檢驗(yàn)》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、目錄Contents中文摘要???????????????????1英文摘要???????????????????2時(shí)間序列的經(jīng)驗(yàn)似然擬合優(yōu)度檢驗(yàn)????????????31引論???????????????????．1．1背景介紹????????．．?????????．．1．2本文主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)??????????．????2局部多項(xiàng)式估計(jì)????????????????．63經(jīng)驗(yàn)似然比?????????????????．93．1經(jīng)驗(yàn)似然的建立??????????．??????93．2A(z)的估計(jì)??????．．?．?．????．????9
2、3．3似然比的估計(jì)?．?????．??????．????154擬合優(yōu)度檢驗(yàn)?????????????????175總結(jié)與展望?????????????????．195．1內(nèi)容總結(jié)．．．．．．．．．．．．?．?．．．?．??．?．．．．?????19IJMIIJIJIIIJlIIHIPIflllllrJllIY23729125．2未來(lái)展望??????????????????．19參考文獻(xiàn)???????????????????20致謝????????????????????．24中文摘要畢業(yè)論文題目：時(shí)間序列的經(jīng)驗(yàn)似然擬合優(yōu)度檢墜概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)專業(yè)
3、—20—09級(jí)碩士生姓名：董望指導(dǎo)教師(姓名、職稱)：至皇迭塾蕉時(shí)間序列的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)是統(tǒng)計(jì)理論中非常重要的內(nèi)容。在獨(dú)立同分布的情形下，前人已經(jīng)做了較多研究。對(duì)于相依數(shù)據(jù)的研究還有待完善。經(jīng)驗(yàn)似然是Owen(1988)在完全樣本下提出的一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)推斷方法，它有類似于bootstr印的抽樣特性。這一方法與經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)方法比較有很多突出的優(yōu)點(diǎn)，如：Wilk’S性質(zhì)和Barlett糾偏性。Chcn，HMdleandLi(2003)在前人基礎(chǔ)上充分利用經(jīng)驗(yàn)似然的優(yōu)點(diǎn)，改進(jìn)了擬合優(yōu)度的檢驗(yàn)結(jié)果。本文對(duì)Chen，H心dleandLi(2003)的研究進(jìn)行了
4、進(jìn)一步地改進(jìn)。由于局部多項(xiàng)式方法在估計(jì)條件均值函數(shù)m(z)=E(Y]X=z)方面，相比于Nw核估計(jì)方法有許多更優(yōu)良的性質(zhì)，所以，本文中我們引入了局部多項(xiàng)式估計(jì)代替上文中的NW估計(jì)方法來(lái)估計(jì)條件均值函數(shù)，繼而建立估計(jì)量的經(jīng)驗(yàn)似然，并證明了一個(gè)引理，從而獲得經(jīng)驗(yàn)似然比的估計(jì)。然后在此基礎(chǔ)上構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，并與HM統(tǒng)計(jì)量做了比較，展現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)似然統(tǒng)計(jì)量的優(yōu)勢(shì)。最后分別用理論上的漸近分布和bootstrap兩種方法研究了該統(tǒng)計(jì)量的分布，得出了拒絕域，從而可以期望獲得更好的檢驗(yàn)結(jié)果。關(guān)鍵詞：＆一混合，經(jīng)驗(yàn)似然，擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，核估計(jì)，局部多項(xiàng)式估計(jì)，參數(shù)模型，檢
5、驗(yàn)功效，bootstrap方法1英文摘要THESIS：AnEmpiricalLikelihoodGoodness—of-FitTestforTimeSeriesSPECIALIZATION：ProbabilityandMathematicalStatisticsPOSTGRADUATE：HuangYiMENTOR：ProfessorWangLihongThegoodness—of-fittestfortimeseriesisvitaltostatistics。Theproblemoftestingaparametricmeanregression
6、againstanonparametricalternativeisnotnewforanindependentandidenticallydistributedsetting．Yetfordependentsettingmoreeffortsareneededtocompleterelevanttheory．Owen(1998)producedEmpiricalLikelihoodasanonparametricinferencemethodforcompletesamples．Ithassamplepropertylikebootstrap．
7、Comparedtoclassicalstatistics，thismethodhasmanyprominentad—vantagessuchasWilk’SpropertyandBarlettcorrectability．Basedonthepredecessor，Chen，H打dleandLi(2003)madefulluseoftheadvantagesofempiricallikelihoodandimprovedtheresolutionofthegoodness—of-fittest．Duetotheprominentproperti
8、esofthelocalpolynomialmethodforestimatingtheconditionalmeanfunctionm
