排序方式: 共有37条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
考虑如下广义线性模型y_i=h(x~T_i,β)+e_i=1,2,…,n,其中e_i=G(…,ε_(i-1),ε_i),h是一个连续可导函数,ε_i是独立同分布的随机变量,并且它的期望为0,方差σ~2有限.本文给出了参数β的M估计,并且得到了该估计的Bahadur表示,该结论推广了线性模型的相关结论.应用M估计的Bahadur表示,得到了相依误差的线性回归模型,poisson模型,logistic模型和独立误差的广义线性模型等模型的渐近性质. 相似文献
2.
本文研究了半参数回归模型y_i=X'_iβ+g(t_i)+e_i,i=1,2,···,n,其中{e_i}为ψ-弱相依随机误差序列.利用小波估计的方法得到了参数、非参数的加权小波估计量.在相当一般的条件下,获得了这些小波估计量的渐近正态性,不仅推广了半参数回归模型的相应结果,而且在一定程度上统一了相依半参数回归模型的渐近正态性的理论. 相似文献
3.
本文研究了误差为鞅差序列情形下的半参数回归模型.利用小波方法,在相当一般的条件下,得到了参数、非参数估计量的弱收敛速度. 相似文献
4.
5.
基于负超可加相依(简称为NSD)随机序列的性质及其一些不等式,利用随机变量的截断方法建立了NSD随机序列加权和的中心极限定理,从而推广了负相协NA随机序列的相应结论.并将其应用到变系数EV回归模型,得到了未知参数LS估计的渐近正态性. 相似文献
6.
通过理论分析和实例讨论有关无偏估计的若干问题:无偏估计不一定存在;无偏估计一般不唯一;在均方误差意义下,无偏估计不一定优于有偏估计;均方误差最小的估计是最小方差无偏估计,但反之不然。 相似文献
7.
运用小波估计和修正最小二乘法研究了误差为α-混合的部分线性EV模型,给出了参数和非参数部分的小波估计量,得到了小波估计量的弱相合性,推广了现有的一些相应结论. 相似文献
8.
本文考虑半参数回归模型yi =XTiβ g(ti) ei(i =1 ,2 ,… ,n) .先利用差分的方法估计 ^β ,接着用样条函数的方法定义 ^g(T) ,最后讨论 ^g(t)的性质 . 相似文献
9.
关于线性回归的若干补充 总被引:1,自引:0,他引:1
线性回归分析在传统的数理统计教材中,编写的科学性和体系等许多方面尽管非常好,但也存在知识单调、材料陈旧、不能反映现代的前沿等问题。在教学中应补充介绍前沿的应用背景,全面地介绍回归模型,将法则循序渐进地推广,并运用多媒体教学演示回归的实例。 相似文献
10.