污染数据半参数回归模型估计的渐近正态性

考虑半参数回归模型：ｙｉ＝ ｘｉβ＋ ｇ（ｔｉ）＋ ｅｉ,ｉ＝ １,２,…,ｎ．其中 Ｅｅｉ＝ ０, Ｅｅ２ｉ＝ σ２１ ＞ ０．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,｛μｉ｝与｛ｙｉ｝独立,且仅能观察到污染数据．文［１］对由污染数据作出的参数 β的估计 βｎ,证明了它的强相合性,而本文则证明了它的渐近正态性     

一个半参数回归模型的渐近正态性

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．     

非参数回归函数估计的渐近正态性

本文研究了独立或相依样本时非参数回归函数的Ｎａｄａｒａｙａ-Ｗａｔｓｏｎ估计，在简洁合理的条件下，证明了估计量的渐近正态性．获得的结论可在时间序列分析中得到应用．     

混合整数线性模型参数最小二乘估计的弱相合性

在GPS和测绘等领域中,混合整数线性模型是非常重要的一种模型。本文在混合整数线性模型参数的最小二乘估计的基础上,证明了该估计量的弱相合性。Monte Carlo模拟验证表明,各参数估计的相合效果明显。     

部分线性模型中估计的渐近正态性

考虑回归模型其中是未知函数，（ｘ＿ｉ，ｔ＿ｉ，ｕ＿ｉ）是固定非随机设计点列，β是待估参数，ｅ＿ｉ是随机误差。基于ｇ（·）及ｆ（·）的一类非参数估计（包括常见的核估计和近邻估计），我们构造了β的加权最小二乘估计，并证得了最小二乘估计和加权最小二乘估计的渐近正态性。     

强混合样本下回归加权估计的一致渐近正态性

在强混合样本下,讨论固定设计回归模型的加权函数估计的一致渐近正态性,给出一致渐近正态性的收敛速度,这个速度接近n-1／6．     

半变系数模型PLS估计的渐近正态性

半变系数模型在统计建模中具有重要的应用．最近几年，人们提出了许多方法来估计其常系数和函数系数，但是估计的渐近性质还没有被系统的研究．本文介绍了半变系数模型的PLS估计，在Fan和Huang对常系数渐近性质研究的基础上，给出了函数系数的渐近正态性。     

Linear EV model with replicate observations on independent variables

This paper studies the linear EV model when replicate observations are made only on independent variables. We construct the estimates of regression coefficients and prove the consistency and asymptotic normality under some proper conditions. Results obtained reveal the difference between the case where the independent and dependent variables are observed repeatedly and simultaneously and the case studied in this article.     

带有误差变量的偏度和峰度正态性检验

考虑带有误差变量偏度和峰度正态性检验问题 ,提出了新的偏度和峰度正态性检验统计量 ,证明了在零假设时 ,所提出的偏度和峰度检验统计量具有渐近正态的优良性质     

Convergence Rate for LS Estimator in Simple Linear EV Regression Models

In this paper, we consider the following simple linear errors-in-variables regression model ${\eta_i=\theta+\beta x_i+\varepsilon_i, \xi_i=x_i+\delta_i, 1\leq i\leq n }$ . The exponential convergence rate for the least squares estimators of the unknown parameters θ, β in this model are obtained.     

Asymptotic Properties of the Maximum Likelihood Estimate in Generalized Linear Models with Stochastic Regressors

For generalized linear models （GLM）, in case the regressors are stochastic and have different distributions, the asymptotic properties of the maximum likelihood estimate （MLE） β^n of the parameters are studied. Under reasonable conditions, we prove the weak, strong consistency and asymptotic normality of β^n     

缺失数据下EV模型的调整最小二乘估计

该文考虑协变量缺失时的多元线性EV模型参数的估计, 其中协变量的缺失机制是Rubin(1976)提出的随机缺失(MAR). 利用加权调整最小二乘方法给出参数估计, 证明了估计的相合性和渐近正态性. 数值模拟结果表明所给的估计性态良好.     

一类非参数回归模型核估计的渐近性质

研究一类新的非参数回归模型回归函数的核估计问题,其中误差项为一阶非参数自回归方程.通过重复利用Watson-Nadaraya核估计方法,构造了回归函数及误差回归函数的估计量分别为m(.)和ρ(.),在适当的条件下,证明了估计量m(.)和ρ(.)的渐近正态性.     

带线性约束的线性模型中回归系数的平衡LS估计

基于平衡损失的思想和最小二乘统一理论,对带线性约束的一般线性模型提出了一种全面度量估计优良性的标准．给出了此标准下模型中回归系数线性函数的约束广义平衡LS估计,并得到了约束广义平衡LS估计唯一性的一个充分条件．     

截断样本下的强率函数和密度函数核估计的渐进正态性

本文用[1]发展的计数过程去研究截断样本下强率函数核估计的渐进正态性．在弱于[7]和[10]的条件下，得到了更一般的结果．接着我们将这种方法运用到密度函数核估计，在较弱的条件下，得到了截断样本下密度函数核估计的渐进正态性．     

变系数线性EV模型参数的调整加权最小二乘估计及其渐近性质

研究当结构关系EV(errors-in-variables)模型的系数随某个实变量变化时,如何估计其系数,以及估计的性质如何．采用调整的加权最小二乘方法估计结构关系EV模型的变系数,证明在比较弱的条件下用这种方法得到的估计具有强相合性和渐近正态性,模拟研究表明所提估计性质良好．     

CONSISTENCY OF LS ESTIMATOR IN SIMPLE LINEAR EV REGRESSION MODELS

Consistency of LS estimate of simple linear EV model is studied. It is shown that under some common assumptions of the model, both weak and strong consistency of the estimate are equivalent but it is not so for quadratic-mean consistency.     

部分线性变系数模型中估计的渐进正态性

作为部分线性模型与变系数模型的推广,部分线性变系数模型是一类应用非常广泛的模型,本文基于Profile最小二乘方法给出了模型中参数分量与非参数分量的估计,并在异方差情形下证明了这些估计的渐进正态性.     

回归函数基于分割的改良递推估计的渐近正态性

提出了回归函数基于分割的改良递推估计,mn(x)=sum (IAn(x) (Xi)YiI(|Yi|) from i=1 to n≤bi)/sum (IAn(x)(Xi)) from i=1 to n,并在较为简洁的条件下证明了该估计量的渐近正态性.     

ARCH(p)模型样本均值与样本自相关函数的渐近正态性

利用严平稳m步相依序列中心极限定理证明了ARCH(p)模型样本均值与样本自相关函数的渐近正态性质.