ψ-混合样本下含附加信息时条件分位数估计的渐近性质

本文利用经验似然方法构造了含附加信息时条件分位数的一类估计,并证明了估计的渐近正态性且渐近方差不大于通常核估计的渐近方差.     

-混合样本下含附加信息时条件分位数估计的渐近性质(英文)

本文利用经验似然方法构造了含附加信息时条件分位数的一类估计,并证明了估计的渐近正态性且渐近方差不大于通常核估计的渐近方差.     

φ-混合样本下含附加信息时条件分位数估计的渐近性质

本文利用经验似然方法构造了含附加信息时条件分位数的一类估计，并证明了估计的渐近正态性且渐近方差不大于通常核估计的渐近方差。     

含附加信息时条件分位数的估计及其渐近性质

本文利用经验似然方法给出了含附加信息时条件分位数的一类新估计,在一定的正则条件下证明了估计的渐近正态性且渐近方差小于或等于通常的条件分位数核估计的渐近方差．     

附加信息下的局部线性估计

在回归模型中，对一类因变量函数的条件期望方程的附加信息，我们提出了基于极大经验似然方法的局部线性点估计，在一定条件下证明了这些估计的相合性和渐近正态性，而且估计的方差小于通常不带附加信息核估计的方差．模拟结果也显示了估计的优良性．     

含际加信息时条件分位数的估计及其渐近性质

本文利用经验似然方法给出了含附另信息时条件分位数的一类新估计,在一定的正则条件下证明了估计的渐近正态性且渐近方差小于或等于通常的条件分位数核估计的渐近方差。     

强混合样本且含附加信息情形M估计和分位数估计的渐近性质（英文）

在强混合样本且含附加信息情形,本文采用经验似然方法提出了一类新的M估计和新的分位数估计.结果表明,本文提出的M估计和分位数估计具有相合性和渐近正态性,且其渐近方差比一般M估计和分位数估计的渐近方差小.     

数据缺失情形线性回归模型中误差方差的经验似然估计

在随机缺失(MAR)机制下利用经验似然方法构造了线性回归模型中误差方差的估计.并在一定条件下,证明了该估计的渐近正态性,由此得出当误差的分布不对称时,该估计的渐近方差比常用估计的渐近方差小.     

线性模型误差方差的经验似然估计（英文）

本文应用经验似然方法得到了线性模型误差方差的一类新的估计,证明了估计的渐近分布为正态分布且渐近方差不超过常用的误差方差估计的渐近方差,同时给出了渐近方差的显式表达.     

异方差线性模型中的Bayes和经验Bayes方差估计

本文给出异方差线性模型中误差方差的 Bayes和经验 Bayes估计。我们首先研究在每一个试验点只有少量重复,而总观察数N相当大的情况。并导出其Bayes估计,讨论其某些性质。同时还给出经验Bayes估计及其偏差和方差的渐近展开式。基于这些展开式,在N很大时证明了经验Bayes估计要比常用方差估计(组内样本方差)有更小的均方误差。     

条件中位数的核估计及其Bootstrap逼近

本文讨论了固定样本时条件中位数的核估计及其Bootstrap逼近的有关性质,即证明了核估计的a·s渐近正态性和它的Bootstrap统计量方差的强相合性。     

删失数据下的变系数回归模型

研究了删失数据下的变系数回归模型．通过数据变换,利用局部多项式方法,给出了系数函数的局部加权最小二乘估计．证明了该估计的渐近偏差和渐近方差,同时获得了该估计的渐近正态性．     

带有缺失数据的广义半参数模型的均值借补估计

本文在响应变量随机缺失时, 给出了广义半参数模型中响应变量的2个均值拟似然借补估计.证明了它们具有渐近正态性, 给出了估计的渐近偏差与渐近方差, 并进行模拟比较.     

强混合样本下最近邻密度估计的渐近正态性

研究了α-混合样本下最近邻密度估计的渐近性质,证明了估计的渐近正态性并且给出了其渐近方差的显式表达式,由此构造了α-混合样本下概率密度的渐近置信区间.     

随机删失下概率密度核估计的光滑Bootstrap逼近

本文研究随机删失概率密度估计的光ｂｏｏｔｓｔｒａｐ逼近。给出了光滑ｂｏｏｔｓｔｒａｐ逼近成立的充分条件，并证明了概率密度的光滑ｂｏｏｔｓｔｒａｐ估计方差几乎处处收敛到概率密度核估计的渐近方差。     

左截断右删失数据下半参数模型风险率函数估计

文章给出了右删失左截断数据半参数模型下的风险率函数估计,讨论了风险率函数估计的渐近性质,获得了这些估计的渐近正态性,对数律和重对数律.由于假定删失机制服从半参数模型下,从而知道模型的更多信息,因此对于给出参数的极大似然估计,可以改进风险率函数估计的渐近性质.也就是说,删失数据模型具有半参数的辅助信息下, 风险率函数估计的渐近方差比通常的完全非参数的估计的渐近方差更小.这说明加入了额外的信息提高了风险率函数估计的效率.     

条件分位数的经验似然置信区间

本文利用经验似然思想分别讨论了不含附加信息和含附加信息时条件分位数的置信区间的构造,并考虑了一类检验问题,证明了检验的渐近功效随信息量的增加而非降.     

条件分位数的经验似然置信区间

本文利用经验似然思想分别讨论了不含附加信息和含附加信息时条件分位数的置信区间的构造,并考虑了一类检验问题,证明了检验的渐近功效随信息量的增加而非降．     

门限自回归模型参数最小二乘估计的强收敛速度

本文在给定门限自回归模型阶数、门限和延迟参数的情况下，证明了一般门限自回归模型参数和残差方差的最小二乘估计的强收敛速度为Ｏ（（ｌｏｇｌ９ｏｇｎ／ｎ）１／２），并证明了残差方差的最小二乘估计具有渐近正态性．     

非线性E-V回归模型中参数估计的渐近性质

本文讨论了非线性E-V回归模型中参数的估计问题,构造了未知参数β0的最小二乘估计β和误差方差σ2的估计σ2,证明了β具有渐近正态性,同时也证明了σ2依概率收敛于σ2的速度可达到n-1/2.