强混合样本回归函数估计的强相合性

本文基于强混合样本，给出回归函数核估计的强相合性，全面地改进了胡舒合（１９９５）所得的相应的初步结果。     

NA样本线性回归参数的M估计的强相合性

建立了随机误差为NA的线性模型中回归参数β_0的M估计的强相合性的充分条件．特别重要的是随机误差的矩条件只需要满足E|ψ_ (e_i)|~t,t＞1 1/δ．这些弱的充分条件与陈希孺、赵林城(1996)、杨善朝(2002)的结论相比,不仅扩大了应用范围,而且对矩条件有较大的改进．     

P^-混合样本线性模型M估计的强相合性

研究了P^-混合样本线性模型中的M估计，在较弱的矩条件下，获得了M估计是强相舍估计的充分条件．与相应结论比较，有了较大的实质性改进。     

随机过程极大似然估计的强相合性

本文运用现代鞅论和随机积分作为工具来讨论随机过程参数估计的极大似然方法的强相合性,得到了一些充分条件。本文还推广了P. E. Caines 1975年对有限参数集合情形下的工作。     

混合样本线性模型M估计的强相合性

研究了混合样本线性模型中的M估计,在较弱的矩条件下,获得了M估计是强相合估计的充分条件.与相应结论比较,有了较大的实质性改进.     

NA样本部分线性模型估计的强相合性

考虑回归模型:Y~((j))(x_(in),t_(in))=t_(in)β+g(x_(in))+σ_(in)e~((j))(x_(in)),1≤j≤m,1≤i≤n,其中σ_(in)~2=f(u_(in)),(x_(in),t_(in),u_(in))为固定非随机设计点列,β是未知待估参数,g(·)和f(·)是未知函数,误差{e~((j))(x_(in))}是均值为零的NA变量.给出基于g(·)和f(·)一类非参数估计的β的最小二乘估计和加权最小二乘估计,并在适当条件下得到了它们的强相合性.     

线性模型参数M估计的强相合性

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.与相应结论比较,这里给出的条件对矩的要求有实质性的改进.     

线性模型参数M估计的强相合性

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．     

线性模型参数M估计的强相合性

研究了线性模型中回归参数 M估计的强相合性 ,在 dn=o( 1 / logn)情形下 ,给出了较弱的充分条件 .与 [1 ]中相应结论比较 ,我们将有界性条件改善为矩母函数存在性条件 ,因此作了实质性的改进     

一类线性errors—in—variables模型的参数强相合估计及其a.…

本文讨论了如下一类线性Ｅｅｒｒｏｒｓ－ｉｎ－ｖａｒｉａｂｌｅｓ模型－多元线性结构关系模型。     

NA样本下部分线性模型中估计的强相合性

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．     

END样本最近邻密度估计的强相合速度

本文研究了扩展负相依(END)样本最近邻密度估计的强相合性问题.利用END序列的Bernstein型不等式和截尾的方法,获得了END样本最近邻密度估计的强相合速度,推广了NA样本和ND样本最近邻密度估计的相应结果.     

独立样本最近邻密度估计的强相合速度

设X，X2，…,Xn是独立同分布样本，具有共同的密度函数f(x),在f(x)满足适当的条件下给出最近邻密度估计的强相合收敛速度，其速度可达到O（n^-1/3(olgn)^1/3。     

NA样本回归函数估计的强相合性

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。     

多重线性关系模型的强相合估计

其中x_k(k=1,2,…,n)是m维非随机向量,真确地满足线性关系(1.1a),是不可观测的.ξ_k(k=1,2,…,n)是可观测的m维随机向量,其随机误差δ_k(k=1,2,…,n)是m维i.i.d随机向量,且满足     

广义线性回归拟似然估计的强相合性

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.     

广义线性回归拟似然估计的强相合性

本文研究了广义线性模型g=μ(x'β0)+e中形如的拟似然方程,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.     

(ρ)混合样本线性模型M估计的强相合性

研究了(ρ)混合样本线性模型中的M估计,在较弱的矩条件下,获得了M估计是强相合估计的充分条件.与相应结论比较,有了较大的实质性改进.     

二类跳跃回归函数的强相合估计

本文将研究二类跳跃回归函数的估计问题。对于跳跃点个数已知、跳跃点位置未知、跃度已知或未知这二类跳跃回归函数,本文提出了核差估计的思想,并在较弱的条件下证明了该估计是a.s.和L~2相合的。本文的核差估计适合于多个跳跃点存在的情形,它与已有的跳跃回归函数的一些估计方法相比,具有思想直观、统计性质好、估计方法灵活等特点。