偏线性模型的核—最小二乘估计法的渐近性质

设有偏线性模型Y=X′β+g(T)+e,其中(X,T)为取值于R~p×[0,1]上的随机向量,β为p×1未知参数向量,g是定义于[0,1]上的未知函数,e为随机误差,均值是0,方差σ~2>0未知,且e与(X,T)独立。本文综合核和最小二乘的方法定义了β,g和σ~2的估计量(?)~2,g_n和(?)_n~2,在十分自然合理的条件下证明了(?)_n和(?)_n~2的渐近正态性,并得到了g_n的最优收敛速度。     

偏线性模型的核——最小二乘估计法的渐近性质

设有偏线性模型 Y=X′β+g(T)+e,其中(X,T)为取值于 R~p×[0,1]上的随机向量,β为 p×1未知参数向量,g是定义于[0,1]上的未知函数,e 为随机误差,均值是0,方差σ~2>0未知,且 e 与(X,T)独立.本文综合核和最小二乘的方法定义了β,g和σ~2的估计量和,在十分自然合理的条件下证明了和的渐近正态性,并得到了g_n~*的最优收敛速度.     

截断族中参数与半参数估计

截断族中参数与半参数估计陈桂景（安徽大学，合肥２３００３９）赵忠柏（吉林工业大学，长春１３００２５）丁元耀（安徽大学，合肥２３００３９）基金项目：国家自然科学基金资助项目１９９１年１月９日收到，１９９２年７月１３日收到第一次修改稿，１９９３年毛月１３...