一种惩罚最大似然方法估计混合回归模型

论文摘要

本文考虑具有正态误差假设下混合回归模型的参数估计问题.由于似然函数的无界性,混合回归模型普通的最大似然估计不存在.本文提出一种惩罚最大似然方法来估计混合回归模型的参数,证明惩罚最大似然估计量(penalized maximum likelihood estimation, PMLE)具有强相合和渐近正态性.通过深入模拟研究,从估计精确性角度看,惩罚最大似然估计量有很好的表现.本文还给出一个音调感知的例子来说明理论结果的应用.

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 徐建军,谭鲜明,张润楚

关键词: 混合回归,惩罚最大似然估计量,强相合,渐近正态

来源: 中国科学:数学 2019年08期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 浙江财经大学金融学院,The Methodology Center,The Pennsylvania State University,南开大学数学学院

基金: 国家自然科学基金(批准号:71631005),教育部人文社科(批准号:12YJC910011),浙江省自然科学基金(批准号:LY18G010015),国家统计科学研究(批准号:2017LY74)资助项目

分类号: O212.1

页码: 1159-1182

总页数: 24

文件大小: 514K

下载量: 157

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标签：混合回归论文;  惩罚最大似然估计量论文;  强相合论文;  渐近正态论文;