NA样本半参数回归模型估计的矩相合性

考虑了误差为NA序列的半参数回归模型,利用非参数估计方法给出了模型参数的最小二乘估计和加权最小二乘估计,并在适当条件下得到了它们的矩相合性.     

变系数线性结构关系EV模型的参数估计

利用加权正交回归最小二乘法给出了变系数一维线性结构关系EV模型中的参数 估计,证明了估计的弱相合性和强相合性.     

回归函数的混合型递归核估计的强相合性

本文讨论了把最小二乘估计和一类递归核估计结合起来所得回归函数的混合型递归核估计的强相合性.     

PP聚类的M—估计

本文从稳健性的角度出发考虑了ＰＰ聚类的Ｍ－估计，将最小二乘估计和最小一乘估计的结论推广到更一般的情形，证明了估计的相合性。     

半参数方差误差模型的估计

本文综合近邻权函数法及最小二乘法，用两阶段最小二乘估计的方法得到了半参数EV模型中参数的估计量及其强相合性，渐近正态性。同时也得到了非参数函数的估计量及其强相合性，一致强相合性。     

半参数变量含误差函数关系模型的小波估计

本文研究半参数变量含误差函数关系模型，应用小波估计法和全最小二乘法得出未知参数和未知函数的估计，在一般的条件下，证明了估计的强相合性、一致强相合性，并给出了误差方差估计的强收敛速度。     

固定设计的半参数函数关系模型

本文在固定设计下研究半参数变量含误差模型，利用权函数和加权最小二乘法得出未知参数的估计，在一定的条件下证明了估计的强相合性。     

AANA误差下半参数回归模型中估计量的相合性

考虑如下半参数回归模型y_i=x_iβ+g(t_i)+σ_ie_i,i=1,2,…,n,n≥1,其中σ_i~2=f(u_i),(x_i,t_i,u_i)为已知设计点列.在适当的条件下,当误差为AANA变量时,本文研究了未知参数β和未知函数g的最小二乘估计与加权最小二乘估计的相合性,特别是p(p1)阶矩相合性和完全相合性,所得结果推广了误差为NA变量的相应结论.     

相依误差下非线性回归模型LS估计的收敛速度

研究非线性模型的参数估计问题,在误差满足较宽泛的条件时,证明了参数的最小二乘估计具有强相合性及强相合速度.     

固定设计下半参函数关系模型参数估计的相合性

对于固定设计下的半参数函数关系模型,利用广义最小二乘法和一般的非参数权估计方法,得出了未知参数和未知函数的估计.在一定条件下,证明了它们的强相合性及其p(≥2)阶平均相合性.     

纵向数据半参数回归模型的估计方法

本文考虑纵向数据半参数回归模型,通过考虑纵向数据的协方差结构,基于Profile最小二乘法和局部线性拟合的方法建立了模型中参数分量、回归函数和误差方差的估计量,来提高估计的有效性,在适当条件下给出了这些估计量的相合性.并通过模拟研究将该方法与最小二乘局部线性拟合估计方法进行了比较,表明了Profile最小二乘局部线性拟合方法在有限样本情况下具有良好的性质.     

估计单指标模型的单调联系函数

本文我们研究了联系函数单调时单指标模型的模型估计问题. 基于投影方向的相合估计, 本文提出用I-样条的办法来估计联系函数, 并建立带惩罚函数的最小二乘准则的相合性. 通过模拟与现有的方法进行了对比, 表明我们的估计方法是非常有效的.     

随机删失数据非线性回归模型的最小一乘估计

研究了随机删失数据非线性回归模型的最小一乘(LAD)估计问题, 证明了LAD估计量的渐近性质, 包括相合性、依概率有界性和渐近正态性等. 模拟结果显示对删失数据回归问题, LAD估计仍比最小二乘估计(LSE)稳健.     

关于半参数函数关系模型的渐近正态性

本文研究固定设计的半参数函数关系模型.利用权函数和广义最小二乘法得出未知参数和未知函数的估计,在一定的条件下证明了估计是强相合的,并且渐近地服从正态分布.     

关于半参数函数关系模型的渐近正态性

本文研究固定设计的半参数函数关系模型.利用权函数和广义最小二乘法得出未知参数和未知函数的估计,在一定的条件下证明了估计是强相合的,并且渐近地服从正态分布.     

污染数据半参数回归模型中估计的相合性

利用最小二乘估计方法和权函数法给出了半参数模型Y=βX g(T) ε在某种污染方式下,,βg和污染系数的估计,并在适当条件下证明了它们具有相合性.     

非参数回归函数混合型估计的均方收敛性

Stone提出了用权函数法与最小二乘法结合起来估计回归函数m(x)=E(Y|X)的方法并研究了估计的弱相合性;赵江研究了这种估计的均方相合性,其中要求E|Y|~(8d+8)<∞。本文给出一种改进的混合型估计,在只要求EY~2<∞且其它条件与[2]相同的情形下证明了改进估计的均方相合性。     

混合误差下半参数回归模型小波估计的强相合性

研究了一类半参数回归模型,利用最小二乘法和小波估计法给出了未知参数β和未知函数g(.)的估计.在误差序列为ψ-混合或φ-混合下得到了^β的强相合性,给出了^g(.)的一致强相合性和r阶矩相合性.     

NA样本下线性模型估计矩相合性

在NA样本下讨论了线性回归模型最小二乘估计的r阶矩相合性,并在02时推广了相关文献之结论.     

混合整数线性模型参数最小二乘估计的弱相合性

在GPS和测绘等领域中,混合整数线性模型是非常重要的一种模型。本文在混合整数线性模型参数的最小二乘估计的基础上,证明了该估计量的弱相合性。Monte Carlo模拟验证表明,各参数估计的相合效果明显。