m-相依误差下非线性半参数模型的教训似然推断

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m-相依误差下非线性半参数模型的教训似然推断

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毕业论文范文题目：m-相依误差下非线性半参数模型的教训似然推断，论文范文关键词：m-相依误差下非线性半参数模型的教训似然推断
m-相依误差下非线性半参数模型的教训似然推断毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：教训似然方法是一类非常重要的构造非参数相信区间跟测验的方法,Owen对此方法的个别性质进行了体系的研究.很多研究成果表明,它有类似bootstrap的抽样特点.与传统或者是古代的统计方法比拟,它还有很多凸起的长处:用教训似然方法构（本文此处忽略..）造相信区间除有变换不变性、域保持性以及相信域的外形由数据自行决定等诸多长处以外,更重要的是它存在无需构造轴统计量及Bartlett纠偏性等长处.因此,教训似然已经成为了统计学界关注的焦点.人们逐步发明教训似然方法岂但有效而且适应性（本文此处忽略..）强,从而将这种方法推广到更广泛的统计模型当中.本文是在QinYSetal跟冯三营的基本上,进一步研究了当误差项{ε_i}是严安稳m-相依序列下,非线性半参数回归模型的教训似然推断.第一章介绍了教训似然方法的背景以及研究的现状,给出（此处忽略..）了Owen对于教训似然方法多少个基本的引理跟定理,以及本文所作的工作.第二章利用已经获得的m-相依序列性质的成果,应用教训似然方法探讨了非线性模型半参数模型(2.1)中误差项是m-相依序列前提下未知参数的统计推断问题.当参数β为实在值时,（此处忽略..）给出了β的教训似然推断,并且证明了参数β教训似然比统计量的渐进分布.利用分组教训似然方法,证明了所提出的统计量存在渐进卡方分布,由此成果可能用来构造未知参数的相信域.第三章给出了部分线性模型跟非线性模型的模仿研究成果.

以上为本篇毕业论文范文m-相依误差下非线性半参数模型的教训似然推断的介绍部分。

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