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1.
NA样本回归函数估计的强相合性   总被引:33,自引:0,他引:33  
在NA相依样本下研究非参数回归函数加权核估计的相合性,获得了一些较弱的充分条件,与此同时对NA序列给出一个简洁实用的Bernstein型不等式。  相似文献
2.
部分线性模型中估计的强相合性   总被引:17,自引:0,他引:17       下载免费PDF全文
陈明华  任哲  胡舒合 《数学学报》1998,41(2):429-438
考虑回归模型:yi=xiβ+g(ti)+σiei,1in,其中σ2i=f(ui),(xi,ti,ui)是固定非随机设计点列,f(·)和g(·)是未知函数,β是待估参数,ei是随机误差.对文[1]给出的基于g(·)及f(·)的一类非参数估计的β的最小二乘估计^βn和加权最小二乘估计βn,我们在适当条件下证明了它们的强相合性.  相似文献
3.
污染数据回归分析中估计的强相合性   总被引:16,自引:0,他引:16  
考虑简单回归模型(Ⅰ)yi=α+xiβ+εi,i=1,2,…,n,与半参数回归模型(Ⅱ)yi=xiβ+g(ti)-εi,i=1,2,…,n,其中Eεi=0,Eεi2=σ12.假定y1,y2,…,yn受到另一独立同分布随机变量序列μ1,μ2,…,μn的污染,且仅能观察到污染数据,{μi}与{yi}独立.对文[1],[2]中给出的α,β,g(·)及污染参数v的估计,本文在适当的条件下,证明了它们的强相合性.  相似文献
4.
固定设计下半参数回归模型估计的相合性   总被引:15,自引:1,他引:14  
对于固定设计下的半参数模型yi=x1β g(ti)┬ei=1,2……,n本文综合最小二乘法和一般的非参数权估计方法,定义了β,g的估计量-βn,-gn及误差方差口α^2=Ee^21的估计量-α^2n,并在适当条件下,证明了它们的强相合性与P(≥2)阶平均相合性.  相似文献
5.
线性模型参数M估计的强相合性   总被引:13,自引:0,他引:13       下载免费PDF全文
杨善朝 《数学学报》2002,45(1):21-28
本文研究线性模型中回归参数 M 估计的强相合性, 给出一些较弱的充分条件. 与陈希孺和赵林城的专著[1]中相应的结论比较, 这里给出的条件对矩的要求有较大的实质性改进.  相似文献
6.
半参数变量含误差函数关系模型的小波估计   总被引:10,自引:0,他引:10  
本文研究半参数变量含误差函数关系模型,应用小波估计法和全最小二乘法得出未知参数和未知函数的估计,在一般的条件下,证明了估计的强相合性、一致强相合性,并给出了误差方差估计的强收敛速度。  相似文献
7.
广义线性回归拟似然估计的强相合性   总被引:9,自引:0,他引:9  
本文研究了广义线性模型y=μ(x'β0)+e中形如∑xi(yi-μ(xiβ))=0的拟似然方程,在一定的条件下证明了当n充分大时此方程以概率1有解βn,得到了βn的强相合性和收敛速度.  相似文献
8.
NA样本下部分线性模型中估计的强相合性   总被引:9,自引:0,他引:9  
考虑回归模型:yi=xiβ+g(ti)+σiei,1<i<n,其中σ_i~2=f(ui),(xi,ti,ui)是固定非随机设计点列,f(·)和g(·)是未知函数,β是待估参数,误差{ei}为NA变量.我们对β的最小二乘估计βn和加权最小二乘估计Bn,在适当的条件下得到了它们的强相合性.  相似文献
9.
半参数模型的经验欧氏似然估计的大样本性质   总被引:9,自引:3,他引:6  
罗旭 《应用概率统计》1994,10(4):344-352
本文证明了半参数模型的经验欧氏似然估计的强相合性和渐近正态性,还证明了经验欧氏似然比统计量的渐近x~2分布性,最后给出了几个例子。  相似文献
10.
完全与截尾样本时回归函数的核估计   总被引:8,自引:0,他引:8  
本文得到了完全与截尾样本时回归函数核估计的强相合性.接着,构造了截尾样本的改良核估计,在E|Y|<∞下,得到了其强相合性.  相似文献
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