纵向数据半参数回归模型的最小二乘局部线性估计

本文考虑纵向数据半参数回归模型:Yij=XiTjβ+g(Tij)+iεj,基于最小二乘法和局部线性拟合的方法建立了模型中参数分量β,回归函数g(.)和误差方差σ2的估计,在适当条件下给出了估计量的相合性,通过模拟研究说明了该方法在有限样本情况下具有良好的性质。     

NA误差下半参数回归模型估计的相合性

对半参数回归模型:Y(xin,tin)=tinb+g(xin)+e(xin),1≤j≤m,1≤i≤n,本文在NA相依样本下讨论了g的加权估计及b的最小二乘估计的强相合性与r(>2)阶平均相合性,使得文献犤2犦在独立样本下的相应结果得到推广     

一类纵向数据半参数模型中的强相合估计

本文考虑如下纵向数据半参数回归模型:y_(ij)=x′_(ij)β+g(x_(ij))+e_(ij).结合最小二乘法和非参数权函数估计方法得到模型中参数β,回归函数g(·)的估计,并在适当条件下证明了估计量的强相合性.     

纵向数据下半参数回归模型估计的收敛速度

考虑纵向数据下半参数回归模型:yij=x′ijβ+g(tij)+eij,i=1,…,n,j=1,…,mi.基于最小二乘法和一般的非参数权函数方法给出了模型中参数β和回归函数g(·)的估计,并在适当条件下证明了参数分量β的估计量的强收敛速度和未知函数g(·)的估计量的一致强收敛速度.     

固定设计下一类半参数回归模型的渐近性质

对固定设计下的一类半参数回归模型yi=xiβ+g(xi)+ei,i=1,2,…,n,综合最小二乘和非参数权函数估计方法,定义了,βg的估计量β∧n,gn∧及误差方差σ2的估计量σ2n∧.在适当条件下,证明它们具有强相合性和p(2)阶平均相合性.模拟的结果表明所得结果具有优良的性质.     

一类函数估计在负相协下的强一致相合性

对于半参数回归模型 yi=xiβ +g( ti) +ei,i =1 ,2 ,… ,n,对误差 {ei,1 i n}为 NA序列 ,在适当的条件下证明了未知函数 g( t) 的估计 gn( t) 的强一致相合性 .     

固定设计下半参数回归模型估计的相合性

对于固定设计下的半参数模型yi=x1β g(ti)┬ei=1，2……，n本文综合最小二乘法和一般的非参数权估计方法，定义了β，g的估计量-βn，-gn及误差方差口α^2=Ee^21的估计量-α^2n，并在适当条件下，证明了它们的强相合性与P(≥2)阶平均相合性．     

混合样本下非参数回归模型误差的矩相合估计

要考虑非参数回归模型Yi=g(Xi) εi，i=1，2…其中误差（ε，ii≥1)为φ混合随机变量列，且有共同的未知密度f(x)，g(x)=E(Y|X=x)为未知的回归函数，本由基于g(x)的非参数估计gn（x）定义的残差，然后再由基于残差构造的f(x)的估计fn(x)，在适当条件下，证明了fn(x)具有r(1相似文献   

误差为NA序列的半参数回归模型估计的r阶矩相合性

对于半参数回归模型 yi=xiβ+g( ti) +ei,i=1 ,2 ,… ,n,本文综合最小二乘法和一般加权方法 ,定义了 β,g( t)的估计量 βn,gn( t) .在误差为 NA序列时 ,得到了 βn,gn( t)的 r ( r≥ 2 )阶矩相合性 .     

误差为鞅差序列的半参数回归模型估计的相合性

设半参数回归摸型Y^(n)=β·χi(1) g(l1^(n)) 1 ^(n),i=1,2,…．n,本由最小二乘法和一般加权方法定义的β、g(t)的怙计量βn,gn(t)．在误差为鞅差序列下获得了βn gn(f)的r(≥2)阶平均相合性。