鞅差序列的Bernstein型不等式及其应用

本文将独立随机变量序列的Bernstein型不等式推广到鞅差序列情形,给出该不等式的一个应用,并在一定条件下证明了非参数回归中函数估计的强相合性.     

Slutsky定理的一个推广

本文应用紧集上的连续函数是一致连续的性质，推广并证明了著名的Slutsky定理。     

误差为鞅差序列的部分线性模型中估计的强相合性

考虑回归模型:y_i=x_{i ^β} +g(ti)+σ_ie_i ,i=1,2,...,n,其中 σ_i=f(u_i), (x_i,t_i,u_i)是固定非随机设计点列,f(^.),\ g(^.)$\ 是未知函数,β是待估参数,e_i是随机误差且关于非降σ -代数列{F_i,i≥1} 为鞅差序列.对文献[1]给出的基于f^(.)及g(^.)的一类非参数估计的β的最小二乘估计β_n和加权最小二乘估计β_n,在适当条件下证明了它们的强相合性,推广了文献[6]在e_i为iid情形下的结果.     

误差为鞅差序列的回归函数估计的收敛速度

当误差为鞅差序列时,研究固定设计点列情形下非参数回归函数一般权函数的非参数估计,并在一些基本条件下给出了估计的一致最优强收敛速度．