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1.
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.
吴群英 《数学物理学报(A辑)》2005,25(1):41-46
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.
吴群英 《数学物理学报(A辑)》2005,(1)
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
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.
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.
11.
屈思敏 《数学的实践与认识》2012,42(19)
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
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
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14.
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
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