混合回归模型误差方差M估计的弱收敛性

考虑混合回归模型 y_i=x_i~Tβ+σε_i,(1)其中x_i~T=(y_(i-1),…,y_(i-p),z_(i1),…,z_(ik)),{ε_i}为i.i.d.残差序列,Eε1=0,Eε_1~2=1,而β=(β_1,…,β_p,β_(p+1),…,β_(p+k))~T与σ>0为未知参数,并且φ(B)=1-β_1B-…-β_pB~p=0的根全在单位圆外. 本文拟在文[1]的基础上定义模型(1)误差方差σ的M估计,并证明其弱收敛性. 设X(x)为某个可测函数,β为(1)中回归参数β的某个相容估计,称方程     

截尾寿命试验中参数最大似然估计的重对数律

本文对于包含定数和定时截尾寿命试验的混合型寿命试验，研究了分布参数的最大似然估计．基于截尾数据，证明了最大似然估计的收敛速度符合重对数律．     

非时齐Poisson过程MLE的重对数律

在时间区间（０，Ｔ）上，我们观察到Ｘ（Ｔ）＝（Ｘ（ｔ，θ）０≤ｔ≤Ｔ），其中θ∈⊙为参数，且未知，Ｋｕｔｏｙａｎｔｓ讨论了非时齐过程参数θ的最大似然估计（ＭＬＥ）的性质，他给出了极限分布，并且得到了弱收敛及矩收敛等结果，但他要求参数空间为有限区间（α，β）。本文讨论了非时齐Ｐｏｉｓｓｏｎ过程ＭＬＥ的性质，我们允许参数空间随时间而不渐增大，即θｔ是θ在Ｔ＝（α，βＴ）上的最大似然估计，其中ｌｉｍβＴ     

欧氏范数的极小化及其应用

欧氏范数的极小化及其应用黄廷祝（电子科技大学应用数学系）ＭＩＮＩＭＩＺＡＴＩＯＮＯＦＴＨＥＥＵＣＬＩＤＥＡＮＮＯＲＭＳＯＦＭＡＴＲＩＣＥＳＡＮＤＩＴＳＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＳ￥ＨｕａｎｇＴｉｎｇ－ｚｈｕ（Ｄｅｐｔ．ｏｆＡｐｐｌ．Ｍａｔｈ．，Ｕｎｉｖ．...     

Jordan函数r次方Jrk（n）的均值误差项研究

设ｋ，ｒ分别是自然数和非零整数，Ｊｋ（ｎ）是Ｊｏｒｄａｎ函数．文［３］求出了和式∑ｎ≤ｘＪｒｋ（ｎ）的渐近公式．以Ｅ（ｘ；ｋ，ｒ）表示该公式中的误差项，本文研究了Ｅ（ｘ；ｋ，ｒ）的算术均值和积分均值     

误差估计中矩阵求逆条件数的最优性在Hilbert空间中的推广

本文利用Ｈｉｌｂｅｒｔ空间中可逆算子的极分解定理，将误差估计中矩阵求逆条件数的最优性在Ｈｉｌｂｅｒｔ空间中进行推广，证明了线性有界算子Ａ的求逆条件数Ｋ（Ａ）＝ＡＡ－１在求算子扰动逆（Ａ＋Ｅ）－１的相对误差界中的极小性质，指出了算子求逆条件数在误差估计中为仅与算子Ａ有关的最佳常数值．     

截断数据下非参数回归函数估计的强相合性

本文给出了截断数据下非参数回归函数ｍ（ｘ）＝Ｅ（Ｙ｜Ｘ＝ｘ）的两种估计。在一定的条件下证明了第一种估计的强相合性且给出了第二种估计的强收敛速度。     

GRCA(1)模型中误差方差自加权估计的渐近分布

考虑随机系数自回归模型Y_t =Φ_ty_t-1+ u_t,其中 Φ_t为随机系数,u_t为随机误差。在允许Φ_t与u_t相依以及Eu_t无穷的条件下,构造了误差方差的自加权估计,并证明了该估计的渐近正态性。最后通过数值模拟,说明 自加权估计的稳健和有效性。