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2011年01月04日

张日权，黄振生①，张日权①②*

中国科学A 辑: 2009，39 （8）: 939～952，-0001，（）：

-1年11月30日

考虑部分线性单指标模型参数部分的统计推断问题。主要研究利用剖面最小二乘法（profile least-squares technique）估计模型的未知参数和函数，并利用该估计建立模型中参数部分的广义似然比（generalized likelihood ratio, GLR）检验统计量。在原假设条件下，文中新提出的GLR检验统计量渐近服从具有尺度常数（scale constant）与自由度独立于讨厌参数（nuisance parameters）的χ2-分布，这一现象被称为Wilks现象。最后给出数字模拟与实际例子，验证文中所提出的检验方法。

渐近正态性GLR检验局部线性方法部分线性单指标模型剖面最小二乘法Wilks现象

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2011年01月04日

【期刊论文】0-1分布的贝叶斯检验在医疗检查中的应用

张日权，黄龙生，

数理统计与管理：2009，28（6）：1052～1058，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

本文给出了样本相互独立，但不同分布的情况下后验概率函数的表达式及其与序贯后验概率函数之间的关系。在此基础上，给出了先验分布和条件分布为0-1分布情况下贝叶斯后验概率大小的比较方法，结合贝叶斯检验分析法安排医疗检查，使其在不降低诊断准确率的前提下，节省检查费用，提出了合理安排医疗检查的建议。

条件概率，后验概率函数，贝叶斯检验，准确率

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2011年01月04日

【期刊论文】Statistical estimation in varying coefficient models with surrogate data and validation sampling

张日权， Qihua Wanga， b， *， Riquan Zhangc， d

Journal of Multivariate Analysis 100 (2009) 2389-2405，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

Varying coefficient error-in-covariables models are considered with surrogate data and validation sampling. Without specifying any error structure equation, two estimators for the coefficient function vector are suggested by using the local linear kernel smoothing technique. The proposed estimators are proved to be asymptotically normal. A bootstrap procedure is suggested to estimate the asymptotic variances. The data-driven bandwidth selection method is discussed. A simulation study is conducted to evaluate the proposed estimating methods.

Asymptotic normality,， Local linear method,， Primary data,， Validation data,， Varying-coefficient model

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2011年01月04日

【期刊论文】半变系数模型约束PLS估计的渐近正态性

张日权，吕士钦，卢准炜

CHINESE JOURNAL OF ENGINEERING MATHEMATICS: 1005-3085 (2009) 02-0315-05，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

半变系数模型已经获得了广泛的研究和应用，近几年，人们提出许多方法来估计其函数系数和常系数。在PLS方法基础上，本文给出半变系数模型模型在线性随机约束条件下的估计，并证明了常系数和函数系数估计的渐近正态性。

变系数模型，半变系数模型，渐近正态性

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2011年01月04日

【期刊论文】Empirical likelihood based inference for semiparametric varying coefficient partially linear models with error-prone linear covariates

张日权， Zhensheng Huanga， e， Zhangong Zhoub， d， Rong Jiang b， Weimin Qian b， Riquan Zhanga， c， *

Statistics and Probability Letters 80 (2010) 497-504，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

This paper considers statistical inference for semiparametric varying coefficient partially linear models with error-prone linear covariates. An empirical likelihood based statistic for parametric component is developed to construct confidence regions. The resulting statistic is shown to be asymptotically chi-square distributed. By the empirical likelihood ratio function, the maximum empirical likelihood estimator of the parameter is defined and the asymptotic normality is shown. A simulation experiment is conducted to compare the empirical likelihood, normal based and the naive empirical likelihood methods in terms of coverage accuracies of confidence regions.

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