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考虑半参数回归模型$y_i=x_i\beta+g(t_i)+V_i$ $(1\le i\len)$, 其中$(x_i,t_i)$是已知的设计点, 斜率参数$\beta$是未知的,$g(\cdot)$是未知函数, 误差$V_i=\tsm^\infty_{j=-\infty}c_je_{i-j}$,$\tsm^\infty_{j=-\infty}|c_j|<\infty$并且$e_i$是负相关的随机变量.在适当的条件下, 我们研究了$\beta$与$g(\cdot)$小波估计量的强收敛速度.结果显示$g(\cdot)$的小波估计量达到最优收敛速度. 同时,对$\beta$小波估计量也作了模拟研究.     

相依MA(∞)误差下半参数模型小波估计的收敛速度(英文)

考虑半参数回归模型yi=xiβ+g(ti)+Vi(1≤i≤n), 其中(xi,ti)是已知的设计点, 斜率参数β是未知的, g(·)是未知函数, 误差Vi=sum from j=-∞ to ∞(cjei-j),sum from j=-∞ to ∞(|cj|∞)并且ei是负相关的随机变量. 在适当的条件下, 我们研究了β与g(·)小波估计量的强收敛速度. 结果显示g(·)的小波估计量达到最优收敛速度. 同时, 对β小波估计量也作了模拟研究.