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1.
考虑半参数回归模型:yi= xiβ+ g(ti)+ ei,i= 1,2,…,n.其中 Eei= 0, Ee2i= σ21 > 0.假定y1,y2,…,yn 受到另一独立同分布随机变量序列 μ1,μ2,…,μn 的污染,{μi}与{yi}独立,且仅能观察到污染数据.文[1]对由污染数据作出的参数 β的估计 βn,证明了它的强相合性,而本文则证明了它的渐近正态性 相似文献
2.
考虑相依回归(SUR)模型yi=Xiβi_ei,i=1,2,…,m,Eei=0,i,j=1;2,…m,其中yi和ei是n×1维随机向量,Xi是n×pi已知矩阵,βi是pi×1维参数向量,∑=(σij)m×m>0.文中给出了两个概念:独立贡献和简洁估计.主要结果是如下五种叙述等价:(1)SUR模型具有独立贡献;(2)βi的BLUE是简洁估计;(3)协方差改进估计是BLUEZ(4)βi的BLUE具有形式其中,j=1,2,…,m;(5)PkNiNj=0,i≠j,k,I,j=1,2,…,m 相似文献
3.
半参数回归模型的估计的渐近性质 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑半参数回归模型yi=xi^1β+g(ti)+ei,1≤i≤n;其中g为R上未知函数,σ0^2=D(e1)柴根象等在1995年给出了β的二阶段估计βn,本文基于β1建立了σ0^2的估计量σn^2,研究了误差方差估计σn^2的渐近正态性和强相合性,并且得到了可直接用于统计推断的统计量及其分布。 相似文献
4.
陈明华 《数学物理学报(A辑)》1999,(Z1)
对于固定设计下的半参数回归模型:y_i=xiβ+g(ti)+ei,i=1,…,n.其中{ei}为独立随机误差序列(不必同分布),且Eei=0,Eei2=σ_i~2>0.对完全和截尾样本,仿文献[2]给出了β、g(·)的估计量,并证明了他们的强相合性. 相似文献
5.
关于两类污染数据回归分析的参数估计 总被引:21,自引:0,他引:21
研究简单回归模型:yj=a+βxj+εj,j=1,2,…,n,其中Eεj=0,Eε^2j=σ^2j;但y1,y2,…,yn受到另一独立同分布随机变量序列t,t2,…,tn两种不同方式的污染,tj与yj独立。本文给出了两种污染方式下的a、β和污染参数的估计。 相似文献
6.
删失场合半参数回归模型的二阶段估计 总被引:4,自引:0,他引:4
邱瑾 《高校应用数学学报(A辑)》1998,13(3):281-288
对于半参数回归模型yi=x′iβ+g(ti)+ei,1≤i≤n,g为R1上未知函数,β为p×1维待估参数向量.本文考虑当yi被随机删失时β和g的估计.基于模型的可加性,利用综合数据法得到β的二阶段估计β~*n和g的估计g*n,并证明了它们的强相合性. 相似文献
7.
设X1,...,Xn是一组独立的随机变量序列,设EXi=0,VarZi=μ2,i=1,2,...,n,其中μ2是待估参数,当Xi,i=1,2,...n给定后,分别用Dn=n∑i=1Vi(Xi-X)^2-1/nn∑i=1(Xi-X)^2及Un=n∑i=1(Xi-X)^2及Un=n∑i=1Vi(Xi-n∑i=1ViXi)^2-1/nn∑i-1(Xi-X)^2两种形式的随机加权分布来逼近Tn=1/nn∑ 相似文献
8.
9.
程业斌 《高校应用数学学报(A辑)》1999,14(2):169-177
本文研究异方差回归模型Yi^(n)=g(xi^(n))+εi^(n),i=1,…,n,其中g是右实函数,xi^(n)是非随机设计点列,εi^(n)是随机误差,文中定义了一类g(x)的近邻型估计gn(x)=(n)∑(i=1)Wm(x)Yi^(n),得到了r阶平均相全和渐近正态性,特别,在(∞)∑(n=1)(n)∑(i=1)E/εi^(n)/^s/(ni)^s/r〈∞,maxE(1≤i≤n)/εi(^ 相似文献
10.
设(X1,Y1),…,(Xn,Yn)是从取值于R^p×R^q的随机向量(X,Y)中抽取的随机样本,在给定X=x的条件下Y具有条件密度f(y│x)。在本文中,我们考虑f(y│x)的通常的和递归形式的双重核估计fn(y│x)=n∑i=1K1(Xi-x/an)K2(Yi-6/bn)/〔bn^qn∑j=1K1(Xj-x/an)〕fn(y│x)=n∑i-1K1(Xi-x/ai)K2(Yi-y/bi)/n∑j 相似文献