PA误差下半参数回归模型小波估计的r-阶矩相合性

对于半参数回归模型y_i=x_iβ+g(t_i)十e_i,(1≤i≤n),其中{e_i,1≤i≤n}为PA相依误差.在适当的条件下,利用极大部分和的矩不等式方法得到未知回归函数g(x)和未知参数β估计量的r-阶矩相合性.     

半参数回归模型小波估计的矩相合性

用小波方法,考虑半参数回归模型y_i=X_i~Tβ+g(t_i)+ε_i(1≤i≤n),其中β∈R~d为未知参数,g(t)为[0,1]上未知的Borel可测函数,X_i为R~d上的随机设计,随机误差{ε_i}为鞅差序列,{t_i}为[0,1]上的常数序列.得到参数及非参数的小波估计量的q-阶矩相合性.     

一类混合回归模型中估计的收敛速度

考虑回归模型 y_i=x_iβ+g(t_i)+e_i,i=1,2,…n,其中g(·)是未知光滑函数,β是未知待估参数,e_i是随机误差。 设{(x_i,t_i,y_i,),1≤i≤n}是i.i.d.子样。本文首先给出了g(·)的一类近邻估计■_n(·),然后基于模型y_i=x_iβ+■_n(t_i),+e_i得到了β的最小二乘估计■_n。在适当条件下,证得了■_n及g(·)的最终估计■_n~■(·)的强弱收敛速度。     

一类混合回归模型中估计的收敛速度

考虑回归模型y_i=x_iβ+g(t_i)+e_4,i=1,2,…,n,其中 g(·)是未知光滑函数,β是未知待估参数,e_4是随机误差.设{(x_4,t_4,y_4),1≤i≤n}是 i.i.d.子样.本文首先给出了 g(·)的一类近邻估计n(·),然后基于模型 y_4=x_4β+(t_4)+e_4得到了β的最小二乘估计.在适当条件下,证得了及 g(·)的最终估计(·)的强弱收敛速度.     

PA误差下半参数回归模型小波估计的γ-阶矩相合性

对于半参数回归模型yi=xiβ+g(ti)+ei,(1≤i≤n),其中{ei,1≤i≤n}为PA相依误差.在适当的条件下,利用极大部分和的矩不等式方法得到未知回归函数g(x)和未知参数β估计量的r-阶矩相合性.     

离散时间观测下的α-赋权分数桥的参数估计（英文）

本文研究了赋权分数桥dX_t=-α(X_t/T-t)dt+dB_t~(a,b),0≤tT,中未知参数α0的参数估计问题.其中B~(a,b)是参数为a-1.|b|1,|b|≤a+1的赋权分数布朗运动.似设对随机过程X_t进行离散观测t_i=i△_n,i=0,…,n,且T_n=n△_n.本文构造了α的最小二乘估计α_n.证明了当n→∞时,α_n依概率收敛到α.     

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.     

一类半参数回归模型中估计的相合性(Ⅰ)

考虑半参数回归模型(Ⅰ):y_i=x_iβ+g(t_i)+e_i,1≤i≤n,(1)其中,X=(x_1,…,x_n)′,T=(t_1,…,t_n)′是随机向量,e=(e_1,…,e_n)′是随机误差;且(X,T)与 e 相互独立,Ee_i=0,Ee_i~2=σ~2<∞;β是未知参数,g(t)是定义在[0,1]上的未知光滑函数.关于模型(Ⅰ)的研究,目前在文献上能见到的结果已有一些了,主要集中在讨论未知参数β的自适应估计(?)_n 的构造上;Schick 在文[7]中提出并讨论了模型(Ⅰ)的一类特殊情形,Heckman 在文[5]及 Chen 在文[2]中均讨论了当 g 的估计取一类光滑样条时,参数     

Hill估计的重对数律

设{X_n,n≥1}是 i.i.d.序列,分布函数具有形式 F(x)=1-,x>0,其中 L(x)是缓慢变化函数,0相似文献   

一个新颖不等式的对偶结果

杨克昌、陈培德两老师在贵刊文[1]给出如下:定理1　设0≤d≤2,xi>0,1≤i≤n,则max1≤i≤n{xi}(x1 (1 d)x2 … (1 (n-1)d)xn)≥(n-1)d 22n(x1 x2 … xn)2等号成立当且仅当x1=x2=…=xn.笔者读后深感此不等式很奇妙,并思之此定理有其对偶的形式,即有定理2　设0≤d≤2,xi>0,1≤i≤n,则min1≤i≤n{xi}(x1 (1 d)x2 … (1 (n-1)d)xn)≤(n-1)d 22n(x1 x2 … xn)2(1)等号成立当且仅当x1=x2=…=xn.证明的方法同文[1]证　视(1)式左边减去右边所得的差为d的函数,记作g(d).显见g(d)是一个线性函数.所以为证g(d)在整个区间[0,2]上非正,只要证g(d)在区间端…