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1.
再论半参数部分线性模型在居民消费结构分析中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文利用半参数部分线性模型的最新结果建立新的消费结构分析框架,然后与线性模型的分析结果进行比较。结果表明前者的预测值与误差效果都比后者要好。  相似文献
2.
一个半参数模型渐近有效估计的构造   总被引:1,自引:0,他引:1  
对半参数回归模型Y=XTβ十g(T)+ε,分别在ε的密度函数已知、未知的情况下,构造出了β的渐近有效估计.  相似文献
3.
梁华 《应用数学》1996,9(3):328-330
假设是一组光滑未知的函数,β=(β1,…,βp)τp×1待估向量,ε是具有均值为0,方差为σ2的随机变量,基于模型我们构造了β的渐近正态估计以及具有收敛速度1/3的g的估计.  相似文献
4.
梁华  叶柏青 《应用数学》1995,8(3):325-327
本文讨论正则条件下极大似然估计在渐近中位无偏意义下的渐近有效性。  相似文献
5.
考虑半多数回归模型yi=xiβ+g(xi)+εi,lin,这里xi是具有已知方差σ的独立同分布随机样本,εi是具有零均值和有限方基σ2的独立同分布随机误差.β,g和εi的分布密度是未知的.本文作者构造了一个具有更小渐近方差的β的一个渐近正态估计.  相似文献
6.
本文考虑模型Y_i=X~Tβ g(T) ε,这里(X~T,T,Y,)是k 2-维随机向量,g是未知光滑函数,ε是均值为零方差有限的随机误差。本文证明了,的最小二乘估计是Cramer渐近有效的充要条件是误差6服从正态分布N(0,口’)。  相似文献
7.
考虑Y=f(X,β_0) g(T) ε,f(.,.) 为一定义在R~(b_1)×R~p上的已知函数,g(.)是一未知函数β_0是一p×1待估向量。本文综述了关于β_0估计的渐近正态性,渐近正态意义下有效性,二阶渐近有效性,Bahadur渐近有效性等方面已取得结果。  相似文献
8.
梁华 《应用概率统计》1996,12(3):233-238
本文考虑模型Yi=X^γβ+g(T)+ε,这里(X^γ,T,Y)是k+2-维随机向量,g是未知光滑函数。ε均值为零方差有限的随机误差。本文明了β的最小二乘估计是Cramer渐近有效的充要条件是误差ε服从正态分布N(0,σ^2)。  相似文献
9.
ONBAHADURASYMPTOTICEFFICIENCYINASEMIPARAMETRICREGRESSIONMODELLIANGHUA(梁华);CHENGPING(成平)(InstituteofSystemsScience,theChineseA...  相似文献
10.
对半参数线性模型Y=θ_1 g(T) ε根据PMLE作者构造了θ_1的二阶渐近有效估计,这里T和ε独立,g(·)和θ_1未知,ε的分布密度已知且均值为0方差是δ~2。  相似文献
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