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相似文献
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1.
李强  吴翊 《应用数学》2007,20(2):381-385
研究了P^-混合样本线性模型中的M估计,在较弱的矩条件下,获得了M估计是强相舍估计的充分条件.与相应结论比较,有了较大的实质性改进。  相似文献   

2.
研究了ρ~混合样本线性模型中回归参数M估计的强相合性, 在较弱的矩条件下, 获得了M估计是强相合的充分条件, 实质性地改进和推广了文[1]定理3.1.  相似文献   

3.
(ρ)混合样本线性模型M估计的强相合性   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究了(ρ)混合样本线性模型中的M估计,在较弱的矩条件下,获得了M估计是强相合估计的充分条件.与相应结论比较,有了较大的实质性改进.  相似文献   

4.
研究了混合样本线性模型中回归参数M估计的强相合性,在较弱的矩条件下,获得了M估计是强相合的充分条件,实质性地改进和推广了文[1]定理3.1.  相似文献   

5.
研究了混合样本线性模型中的M估计,在较弱的矩条件下,获得了M估计是强相合估计的充分条件.与相应结论比较,有了较大的实质性改进.  相似文献   

6.
本文研究线性模型中回归参数M估计的强相合性,给出一些较弱的充分条件.与相应结论比较,这里给出的条件对矩的要求有实质性的改进.  相似文献   

7.
线性模型参数M估计的强相合性   总被引:14,自引:0,他引:14  
杨善朝 《数学学报》2002,45(1):21-28
本文研究线性模型中回归参数 M 估计的强相合性, 给出一些较弱的充分条件. 与陈希孺和赵林城的专著[1]中相应的结论比较, 这里给出的条件对矩的要求有较大的实质性改进.  相似文献   

8.
陈建东 《大学数学》2004,20(5):45-49
研究了线性模型中回归参数 M估计的强相合性 ,在 dn=o( 1 / logn)情形下 ,给出了较弱的充分条件 .与 [1 ]中相应结论比较 ,我们将有界性条件改善为矩母函数存在性条件 ,因此作了实质性的改进  相似文献   

9.
NA样本线性回归参数的M估计的强相合性   总被引:1,自引:0,他引:1  
建立了随机误差为NA的线性模型中回归参数β_0的M估计的强相合性的充分条件.特别重要的是随机误差的矩条件只需要满足E|ψ_ (e_i)|~t,t>1 1/δ.这些弱的充分条件与陈希孺、赵林城(1996)、杨善朝(2002)的结论相比,不仅扩大了应用范围,而且对矩条件有较大的改进.  相似文献   

10.
强混合样本回归函数估计的强相合性   总被引:1,自引:0,他引:1  
许冰 《数学杂志》1998,18(2):169-174
本文基于强混合样本,给出回归函数核估计的强相合性,全面地改进了胡舒合(1995)所得的相应的初步结果。  相似文献   

11.
研究了随机误差为NOD序列的线性模型中回归参数β_0的M估计,在较弱的矩条件下证明了回归参数M估计的强相合性,推广和改进了陈和赵(1996),杨(2002)和Wu(2006)等的结果,推广了肖(2007)等的结果.  相似文献   

12.
NA样本非参数回归权函数估计的强相合性   总被引:1,自引:0,他引:1  
黎玉芳  杨善朝 《数学研究》2004,37(2):200-210
在 NA样本下 ,讨论了非参数回归模型中权函数估计的强相合性及强一致相合性 ,并把这个结果应用于 Gasser- Muller估计和 Priestley and Chao估计 .  相似文献   

13.
部分线性模型中估计的强相合性   总被引:18,自引:0,他引:18  
陈明华  任哲  胡舒合 《数学学报》1998,41(2):429-438
考虑回归模型:yi=xiβ+g(ti)+σiei,1in,其中σ2i=f(ui),(xi,ti,ui)是固定非随机设计点列,f(·)和g(·)是未知函数,β是待估参数,ei是随机误差.对文[1]给出的基于g(·)及f(·)的一类非参数估计的β的最小二乘估计^βn和加权最小二乘估计βn,我们在适当条件下证明了它们的强相合性.  相似文献   

14.
广义线性回归极大似然估计的强相合性   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
设有该文第1节所描述的广义线性回归模型,以$\underline{\lambda}_n$和$\overline{\lambda}_n$分别记$\sum\limits_{i=1}^{n}Z_iZ_i^{\prime}$的最小和最大特征根,$\hat{\beta}_n$记$\beta_0$的极大似然估计.在文献[1]中,当\{$Z_i,i\ge1$\}有界时得到$\hat{\beta}_n$强相合的充分条件,在自然联系和非自然联系下分别为$\underline{\lambda}_n\rightarrow\infty$, $(\overline{\lambda}_n)^{1/2+\delta}=O(\underline{\lambda}_n)$(对某$\delta>0$)以及$\underline{\lambda}_n\rightarrow\infty$, $\overline{\lambda}_n=O(\underline{\lambda}_n)$.作者将后一结果改进为只要求$(\overline{\lambda}_n)^{1/2+\delta}=O(\underline{\lambda}_n)$,从而与自然联系情况下的条件达到一致.  相似文献   

15.
NA、PA样本下密度核估计的相合性   总被引:6,自引:1,他引:6  
文志诚  杨善朝 《数学研究》2002,35(3):309-319
设{Xn,n≥1}为同分布的NA或PA随机变量序列,f(x)为X1概率密度函数,基于样本X1,X2,…,Xn,本对密度函数(f(x)的核估计进行了讨论,在适当条件下证明了其强相合和r阶矩相合。  相似文献   

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