一类密度估计的r阶平均相合性

Prakasa Rao在文献 [1 ]中提出了一类密度估计 fn( x) .本文在一些较弱的条件下 ,研究 fn( x)逐点 r阶平均相合性和一致 r阶平均相合性     

混合样本下非参数回归模型误差的矩相合估计

要考虑非参数回归模型Yi=g(Xi) εi，i=1，2…其中误差（ε，ii≥1)为φ混合随机变量列，且有共同的未知密度f(x)，g(x)=E(Y|X=x)为未知的回归函数，本由基于g(x)的非参数估计gn（x）定义的残差，然后再由基于残差构造的f(x)的估计fn(x)，在适当条件下，证明了fn(x)具有r(1相似文献   

独立样本核密度估计的r阶均方相合性及收敛速度

本文旨在讨论并改进独立样本核密度估计的大样本性质．本文在改进Parzen(1962)给出的一个基本引理的基础上得出了独立样本核密度估计的r阶均方及一致均方相合性和收敛速度．此结果是文献[1]中独立样本核密度估计均方相合性的推广．     

固定设计下的非参数多元回归

设Y(n)i=g(x^(n)i) ε^(n)i,g 为未知函数,x^(n) i为已知设计点列,ε^(n)i 为 随机误差.用gn(x)=∑^ni=1Wni (x,x1^(n),…,x^(n)nY^(n)i估计g(x),在误差为某些相依随机变量列时,我们获得了gn(x)的r阶平均相合和一致强相合性.     

相依样本下一种近邻密度估计的相合性

设{ Xn}^∞ n=1是R^1中的平稳过程,具有公共的未知密度函数f(x) ,我们研究基于前n个观测值X1,X2,… Xn的f(x)的一种近邻估计fn(x).本文假定{Xn}^∞ n=1O φ-混合或强混合的,在对混合系数φ(n)趋于零的速度的适当限制下,证明了fn(x)的逐点相合性一致强相合性.并得到了这两种相合性强收敛速度.     

NA误差下半参数回归模型估计的相合性

对半参数回归模型:Y(xin,tin)=tinb+g(xin)+e(xin),1≤j≤m,1≤i≤n,本文在NA相依样本下讨论了g的加权估计及b的最小二乘估计的强相合性与r(>2)阶平均相合性,使得文献犤2犦在独立样本下的相应结果得到推广     

固定设计下半参数回归模型估计的相合性

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．     

NA样本递归型分布函数估计的相合性

在NA相依样本条件下，对未知分布函数F(x)的递归核估计进行研究，在适当的条件下，得到了估计的r^-阶平均相合速度，逐点强相合和一致强相合速度，作为应用，讨论了平均剩余寿命函数估计的相合速度。     

固定设计下一类半参数回归模型的渐近性质

对固定设计下的一类半参数回归模型yi=xiβ+g(xi)+ei,i=1,2,…,n,综合最小二乘和非参数权函数估计方法,定义了,βg的估计量β∧n,gn∧及误差方差σ2的估计量σ2n∧.在适当条件下,证明它们具有强相合性和p(2)阶平均相合性.模拟的结果表明所得结果具有优良的性质.     

误差为NA序列的半参数回归模型估计的r阶矩相合性

对于半参数回归模型 yi=xiβ+g( ti) +ei,i=1 ,2 ,… ,n,本文综合最小二乘法和一般加权方法 ,定义了 β,g( t)的估计量 βn,gn( t) .在误差为 NA序列时 ,得到了 βn,gn( t)的 r ( r≥ 2 )阶矩相合性 .     

NA、PA样本下密度核估计的相合性

设{Xn,n≥1}为同分布的NA或PA随机变量序列，f(x)为X1概率密度函数，基于样本X1，X2，…，Xn，本对密度函数（f(x)的核估计进行了讨论，在适当条件下证明了其强相合和r阶矩相合。     

低阶矩条件下线性回归最小二乘估计弱相合的充要条件

考虑线性回归模型Y_i=x′_iβ+e_i,1≤i≤n,n≥1,假定误差e_i独立,同分布或不同分布,其r(1≤r<2)阶矩有限,得出了为使β或其一线性函数c′β的最小二乘估计为弱相合,{x_i}所应满足的充要条件.     

纵向数据半参数回归模型估计的r阶平均相合性

本文考虑纵向数据下半参数回归模型:yij=xij′β g(tij) eij,i=1,…,m,j=1,…,ni.基于最小二乘法和一般的非参数权函数方法给出了模型中参数β,回归函数g(·)和误差方差σ2的估计,并在适当条件下证明了估计量的r(r≥2)阶平均相合性.     

半参数回归模型估计的平均相合性

在误差序列为Lqmixingale情形下，给出了半参数回归模型中β和g(t)估计，研究了估计量的q阶平均相合性在较一般的条件下，得到了理想的结果     

NA样本下线性模型估计矩相合性

在NA样本下讨论了线性回归模型最小二乘估计的r阶矩相合性,并在02时推广了相关文献之结论.     

固定设计下半参函数关系模型参数估计的相合性

对于固定设计下的半参数函数关系模型,利用广义最小二乘法和一般的非参数权估计方法,得出了未知参数和未知函数的估计.在一定条件下,证明了它们的强相合性及其p(≥2)阶平均相合性.     

误差为线性过程时半参数模型的估计

对半参数模型Ynt=β·tni＋g（xni）＋εni,（1≤i≤n）,利用一般权函数并综合最小二乘法,定义了β,g的估计量βn,gn．在误差为线性过程时,获得了βn和gn的r阶矩相合性及gn的渐进正态性．     

误差为鞅差序列的半参数回归模型估计的相合性

设半参数回归模型Ｙ（ｎ）ｉ＝β·ｘ（ｎ）ｉ＋ｇ（ｔ（ｎ）ｉ）＋Ｅ（ｎ）ｉ,ｉ＝１,２,…,ｎ,本文由最小二乘法和一般加权方法定义的β、ｇ（ｔ）的估计量βｎ,ｇｎ（ｔ）,在误差为鞅差序列下获得了βｎ,ｇｎ（ｔ）的ｒ（≥２）阶平均相合性．     

一类新的半参数回归模型中的相合估计

对一类新的半参数回归模型本文综合最小二乘和权函数估计方法，定义了β，ｇ的估计量β＿（ｍ，ｎ）和ｇ＿（ｍ，ｎ）（ｘ），在简洁合理的条件下，证明了它们具有强相合性与ｒ（＞２）阶平均相合性。     

混合误差半参数回归模型估计的相合性

研究了误差为ψ混合和ψ混合序列的半参数回归模型,综合最小二乘法和非参数权函数估计方法,分别定义了待估参数β和未知函数夕的估计量βm,n和9m,n(χ).利用混合序列的矩不等式及凸函数的性质,在较弱的条件下证明了这些估计量的强相合性与矩相合性,这些结果推广了已有的相应的研究结果.