改良PP回归最小二乘估计的相合性

本文考虑了PP回归估计问题，给出了PP方向和岭函数相合的改良估计，降低了文献中的限制条件．     

经验似然重抽样下回归模型的Bootstrap逼近

本文提出用经验似然重抽样来bootstrap逼近线性回归模型中的学生化最小二乘估计．我们证明了该方法具有一般s－2项Edgeworth展开，它是二阶相合的而且比经典的方法损失更小．     

Linear prediction of record values for the two parameter exponential distribution

This paper deals with the problem of predicting thesth record value based on the firstm record values (s>m) when the observations are from the exponential distribution. Various estimates for thesth record value are obtained and their mean square errors are compared.     

约束线性模型的条件部分根方估计

对于线性约束下的线性回归模型,针对设计矩阵的病态问题,提出一种条件部分根方估计.并在均方误差矩阵准则和Pitman Closeness准则下,比较了条件部分根方估计相对于约束最小二乘估计的优良性.     

基于小波测量预处理的最小二乘估计

以离散小波变换为工具,利用其特有的低通滤波属性和有效的抑制测量噪声的能力,将其与传统的最小二乘估计相结合,建立了一种基于小波测量预处理的改进最小二乘估计新方法,获得了比传统最小二乘估计好得多的估计结果;计算机仿真验证了算法的有效性.     

固定设计下一类半参数回归模型估计的强相合性

In this paper, we consider the following semiparametric regression model under fixed design: yi=xi1β g(xi) ei. The estimators ofβ, g(·) andσ2 are obtained by using the least squares and usual nonparametric weight function method and their strong consistency is proved under the suitable conditions.     

确定Lotka-Volterra生态系统模型高精度参数的研究

研究确定Lotka-Volterra生态系统模型的高精度参数估计问题.利用周期性,先对测量数据进行预处理;然后用三种不同的方法构造了误差函数,进行非线性最小二乘法参数估计;再用计算机仿真对其进行验证.结果表明该方法能够有效地解决高精度参数估计中消除测量数据误差的问题.     

周期异方差时间序列的季节单位根检验

为检验带异方差的季节时间序列中的单位根,提出基于最小二乘估计的统计量.在原假设下得到检验统计量的极限分布.用M on te C arlo方法计算同方差下的经验分位数并考虑异方差对检验水平的影响.实例分析表明了用该方法检验季节单位根的有效性.     

半参数回归模型的二阶段估计

考虑回归模型，ｇ为Ｒ１上未知函数，β为ｐ×１维待估参数向量．本文基于模型的可加性得到了β和ｇ的估计量，证明了它们具有很好的大样本性质．     

基于周期异方差季节单位根的加权估计与检验

为检验周期异方差的季节单位根模型,基于加权最小二乘估计,提出检验统计量,并在原假设下得到检验统计量的极限分布,与各个季节的周期异方差无关,是标准Wiener过程的泛函.模拟结果和实例分析都表明了用该方法检验季节单位根模型的有效性.