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偏正态单向分类随机效应模型中方差分量函数的Bootstrap推断
文献摘要：
本文利用Bootstrap方法和广义方法,研究了偏正态单向分类随机效应模型中方差分量函数的单边假设检验和区间估计问题.首先,分别基于Bootstrap方法和广义方法构造单个方差分量的检验统计量和置信区间.进而,探讨方差分量之和以及方差分量之比的单边假设检验和区间估计问题.Monte Carlo模拟结果表明,Bootstrap方法在大多数样本量和参数设置下优于广义方法.最后,将上述方法应用于中国人口出生率的案例分析,以验证本文所给方法的合理性与有效性.
文献关键词：
偏正态单向分类随机效应模型;方差分量函数;Bootstrap;广义方法
中图分类号：
作者姓名：
叶仁道;戚戬
作者机构：
杭州电子科技大学经济学院,浙江杭州310018
文献出处：
引用格式：
[1]叶仁道;戚戬-.偏正态单向分类随机效应模型中方差分量函数的Bootstrap推断)[J].数理统计与管理,2022(02):309-321
A类：
偏正态单向分类随机效应模型,方差分量函数
B类：
中方,Bootstrap,广义方法,单边,假设检验,区间估计,检验统计量,置信区间,之比,Monte,Carlo,样本量,参数设置,人口出生率
AB值：
0.169368
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