摘要
考虑EV(error in variables) }线性模型 Yi =xτiβ0 +εi,Xi =xi+ μi, i=1,2 ,… ,n ,其中εi 是i.i.d .的具有均值 0和连续可导的分布函数的误差 ,Xi 为 p维可观测随机向量 ,xi 为 p维不可观测随机向量 ,β0 为 p× 1未知参数向量 ,μi 是 p维i.i.d .的不可观测随机误差 .记 ei =(εi,μτi) τ,且Eei=0 ,Σee=σ2 Ip+ 1.设xj与ei对所有的i,j都是独立的 .在一般的条件下证明了非参数形式的Wilks theorem在EV线性模型中的正确性 ,并利用它构造出了 β0 的置信区域 ,然后在小样本下给出了模拟结果 .
The empirical likelihood method of Owen is extended to EV linear regression models. A nonparametric version of Wilks' theorem is derived. The result is then used to construct confidence regions of the parameter vector in the EV linear regression models with asymptotically correct coverage probabilities. Some simulation results are given.
出处
《北京师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2001年第5期586-591,共6页
Journal of Beijing Normal University(Natural Science)
基金
国家自然科学基金资助项目 ( 197710 11)
