讲座主题: Weighted empirical
likelihood for heteroscedastic varying coefficient partially nonlinear models
with missing data
主讲人：范国良
讲座时间：2021年5月28日下午15:40-16:30
地点：综合楼644
主讲人简介：
范国良，上海海事大学经济管理学院教授，2010年博士毕业于同济大学，中国人民大学博士后，中国现场统计研究会资源与环境统计分会理事，中国工程概率统计学会理事，中国商业统计学会理事。主要研究领域包括：充分降维理论、分位数回归方法、经验似然等。在《Statistica Sinica》、《Electronic Journal of Statistics》、《Journal of Multivariate Analysis》、《Journal of Statistical Planning and Inference》、《Science China Mathematics》等国内外学术刊物上发表学术论文四十余篇；主持国家自然科学基金、教育部人文社会科学研究项目、上海市自然科学基金、中国博士后科学基金、中国博士后科学基金特别资助、安徽省自然科学基金、安徽省教育厅重点项目等项目十多项，曾获安徽省科学技术奖以及安徽省自然科学优秀学术论文奖。
讲座摘要：
In this talk, a weighted empirical likelihood technique for constructing the empirical likelihood confidence regions is applied to study the heteroscedastic varying coefficient partially nonlinear models with missing response data. We first give the estimator of the error variance based on the Nadaraya-Watson kernel estimation method. Then a weighted empirical log-likelihood ratio of the unknown parameter is constructed based on the inverse probability weighted technique. The maximum empirical likelihood (MEL) estimator of the unknown parameter is obtained. Further, a weighted empirical log-likelihood ratio of the varying coefficient function is introduced based on the MEL estimator and the inverse probability weighted method. The limiting distributions of the resulting statistics both for the unknown parameter and varying coefficient function are shown to have standard chi-squared distribution. A simulation study and a real data set are undertaken to investigate the finite sample performance of the proposed methods.
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