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非线性回归中的多项式锥形两阶段最小二乘法。 (英语) Zbl 1290.62048号

摘要:非线性模型在各种科学学科和工程中发挥着重要作用。这些模型的参数估计应该是有效的,以便做出更好的决策。在满足所有回归假设的情况下,使用普通最小二乘法(OLS)估计非线性回归模型的参数。如果这些假设存在问题,OLS无法给出有效的结果。本文研究了自相关误差问题下参数估计的效率。为了克服这个问题并获得有效的参数估计,特别是对于自回归(AR)过程,已经提出了一些方法。最常用的方法之一是两阶段最小二乘法(2SLS)。该方法基于广义最小二乘法。本文提出了一种新的2SLS方法,通过对自相关误差的多项式渐缩过程进行评估。这种新方法被称为锥形两阶段最小二乘法(T2SLS)。通过一些实际例子和蒙特卡罗模拟研究,探讨了T2SLS的有限样本性质和改进。数值和实验结果都表明,与OLS和2SLS相比,T2SLS能够给出更有效的参数估计,特别是在自相关问题下的小样本情况下。

MSC公司:

62J02型 一般非线性回归
62J12型 广义线性模型(逻辑模型)
62升12 序贯估计
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)

软件:

nlmdl公司
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全文: 内政部

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