随机权函数非线性回归模型的异方差统计分析

在回归分析中，随机误差是否存在方差齐性是理论与实际工作者都十分关心的问题，方差齐性假设并不总是正确的，在线性和非线性回归中关于异方差的诊断问题已有许多讨论（[1],[2],[4],[5]）。本文在韦博成（1995）讨论了加权非线性回归模型的基础上，用随机系数的方法，讨论随机权函数非线性回归模型中的异方差检验问题，得到了方差齐性检验的似然比统计量和score统计量，同时，当模型存在异方差时，本文给出了估计方差的一种方法。     

一个Hilbert型积分不等式

通过估算权函数，建立一个含参数的具有最佳常数因子的Hilbert型积分不等式．同时建立它的两种最佳推广式及相应的等价形式．     

Lp-混合误差下线性与非参数回归模型估计量的平均相合性

1 引言 本文研究了一类误差是L~p_混合的线性模型与非参数回归模型,在免去了文献中对模型所施加的“误差绝对值的p次方一致可积”这一限制条件后,仍得到了估计量的p阶平均相合性. 定义1 设p≥1,(X_n,n≥1)为定义在概率空间(Ω,F,P)上的L~p-可积的随机变量列,{F_n,-∞相似文献   

一般工商业零售电价套餐适应性评估与优化方法

在电力体制改革的大背景下,合理评估零售电价套餐适应性,对控制电网经营风险和推进售电侧改革有重要意义。针对我国电力市场以及一般工商业的特点,首先从竞争、用户以及市场环境角度出发建立了一般工商业零售电价套餐评估指标体系;其次将层次分析法和改进的灰色白化权函数相结合,对电价套餐进行适应性评估;最后针对该评估方法建立了基于蚁群算法的优化模型,以最小成本得到提高电价套餐适应性等级的优化方案,并验证了该方法具有良好的鲁棒性,具有一定的参考意义。     

Testing Lack-of-fit for a Polynomial Errors-in-variables Model

When a regression model is applied as an approximation of underlying model of data, the model checking is important and relevant. In this paper, we investigate the lack-of-fit test for a polynomial error-in-variables model. As the ordinary residuals are biased when there exist measurement errors in covariables,we correct them and then construct a residual-based test of score type. The constructed test is asymptotically chi-squared under null hypotheses. Simulation study shows that the test can maintain the significance level well.The choice of weight functions involved in the test statistic and the related power study are also investigated.The application to two examples is illustrated. The approach can be readily extended to handle more general models.     

加权Herz型Hardy空间上的Littlewood-Paley g_λ~*函数

讨论了在q=2的情形下,Littlewood-Paley gλ*函数在加权Herz型Hardy空间中的有界性,即当0相似文献   

有理插值型求积公式的存在性与收敛性

构造两种奇点预先给定的有理插值型求积公式(RIQFs),在一定条件下证明其存在唯一性和收敛性,结果推广了普通的插值型求积公式和Gauss型求积公式.     

纵向数据半参数回归模型估计的r阶平均相合性

本文考虑纵向数据下半参数回归模型:yij=xij′β g(tij) eij,i=1,…,m,j=1,…,ni.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,回归函数g(·)和误差方差σ2的估计,并在适当条件下证明了估计量的r(r≥2)阶平均相合性.     

一个反向的具有最佳常数因子的Hilbert型积分不等式

通过引入单参数λ,用改进的权函数方法,建立一个反向的Hilbert型积分不等式,并证明其常数因子为最佳值.