NA样本下非参数回归函数的经验似然推断

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NA随机变量序列的概念及性质由Block et al.[Some concepts of negative dependence, Ann. Probab.10(1982),765-772], Joag-Dev and Proschan[Negative association of random vari-ables with applications, Ann. Statist.11(1983),286-295]给出.自NA序列的概念给出之后,一些学者对NA序列的极限性质(如中心极限定理,强大数定律及完全收敛性等)进行了研究.由于NA随机变量和不仅在系统可靠性理论、渗透理论和多元统计,而且在通信系统、气象科学、地质统计等工程领域及图像分析、风险分析、海洋科学、生态学等领域中均应用非常广泛,因此引起了国内外统计学者的普遍关注,NA相依样本下的许多具体统计问题也开始得到研究.Owen[Empirical likelihood ratio confidence intervals for a single functional, Biometrika.75(1988),237-249; Empirical likelihood ratio confidence regions, Ann. Statist.18(1990),90-120]提出用经验似然方法构造置信区间.研究表明,与其它常见统计推断方法(正态逼近方法和Bootstrap方法)比较而言,经验似然(EL)方法有许多明显优势Owen [Empirical likelihood for linear models, Ann. Statist.19(1991),1725-1747]进一步在独立样本下构造了线性模型回归系数的经验似然置信域.我们注意到,上述普通的EL方法只适用于独立样本情形,在相依样本情形下并不适用.考虑非参数回归模型:m(x)=E(Y|X=x)是Y关于X的回归函数,E|y|<∞,其中Y为一维响应变量,X∈Rd为随机设计向量.设X1,…,Xn为设计向量的观察值,Y1,…,Yn为响应变量的观察值.本文假定{(X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xn,Yn)}为NA随机变量序列.该模型在固定设计情形时的经验似然推断,Qin et al.[Confidence in-tervals for nonparametric regression functions under negatively associated errors, J. Nonparametr.Stat.20(2011),645-659]已经给出了研究,而随机设计情形时的经验似然推断还没有文献研究过.本文作为对这篇文章结论的推广,研究的是随机设计情形NA样本下非参数回归函数的经验似然推断.研究表明在给定一定的条件后,分块经验似然比的(-2倍)对数是渐近卡方分布,并利用分块经验似然方法构造了θ=m(x)的经验似然置信域.本文的创新点主要体现在:1首次构造了在NA样本下,随机设计情形时非参数回归函数的经验似然置信域.2本文的研究方法对构造更一般的相依样本下非参数回归函数的经验似然置信域有-定的借鉴作用.
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Block et al.[Some concepts of negative dependence, Ann. Probab.10(1982),765-772]和Joag-Dev and Proschan [Negative association of random variables with applications, Ann. Statist.11(1983),286-295]首次引入了N
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