随机删失下位置-刻度模型中的强相合与渐近正态估计

在删失分布未知的情形下,证明了所定义的位置─刻度模型中参数估计的强相合性与渐近正态性．在证明估计的渐近正态性时,使用了点过程鞅方法．     

纵向删失数据下线性模型的相合估计

医药临床试验,生存分析,可靠性统计等研究领域,由于考虑到时间和费用问题,研究往往有一定期限.因为研究到期的被迫结束或者某些病人中途退出试验,最后得到的试验结果往往是删失数据.对于删失数据,采用无偏转换的方法处理,方法的最大优点是得到的估计量为显式解.首先讨论了在纵向右删失数据下线性回归模型回归系数估计的均方相合性,并且把结论推广到了污染线性模型,得到了污染系数、回归系数的强相合估计.     

固定设计下半参数回归模型估计的强相合性

对于半参数模型ｙｉ（Ｔ）＝βｘｉ（Ｔ）＋ｇ（ｔｉ（Ｔ））＋εｉ（Ｔ），本文综合最小二乘和一般的非参数估计方法，定义了β，ｇ的估计量βＴ，ｇＴ，在适当条件下证明了它们的强相合性，     

混合误差半参数回归模型估计的强相合性

对半参数模型y（n）i＝β（n）xi＋g（t（n）i）＋ε（n）i，i＝1，2，…，n，综合运用最小二来法和非参数估计法，定义了β，g的估计量　，gn，在误差为某些混合序列下，得到了，gn（t）的强相合性及gn（t）的一致强相合性．     

一种半参数密度估计的强相合性

§1.引言 实际问题中,我们常常假设被观察到的数据是从一个理想化的模型中产生出来的(比如是参数模型)。然而,由于度量误差和其它的随机影响,则在确定这些数据是否真是从理想化模型中产生出来时,就存在着不确定性。 现在考虑密度估计问题。     

混合误差下半参数回归模型小波估计的强相合性

研究了一类半参数回归模型,利用最小二乘法和小波估计法给出了未知参数β和未知函数g(.)的估计.在误差序列为ψ-混合或φ-混合下得到了^β的强相合性,给出了^g(.)的一致强相合性和r阶矩相合性.     

随机删失下半参数回归模型的估计理论

本文研究了随机右删失情形下半参数回归模型中未知参数的估计问题,证明了它们的渐近正态性．文中结果是完全数据情形下相应结果的推广和改进     

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．     

一类纵向数据半参数模型中的强相合估计

本文考虑如下纵向数据半参数回归模型:y_(ij)=x′_(ij)β+g(x_(ij))+e_(ij).结合最小二乘法和非参数权函数估计方法得到模型中参数β,回归函数g(·)的估计,并在适当条件下证明了估计量的强相合性.     

固定设计下一类半参数回归模型估计的强相合性

In this paper, we consider the following semiparametric regression model under fixed design: yi=xi1β g(xi) ei. The estimators ofβ, g(·) andσ2 are obtained by using the least squares and usual nonparametric weight function method and their strong consistency is proved under the suitable conditions.     

NA序列半参数回归模型小波估计的强相合性

对于半参数回归模型yi=xiβ+g(ti)+ei,i=1,2,…,n,对误差{ei,1≤i≤n}为NA序列,在适当的条件下研究了未知参数β的小波估计的强相合,同时也得到了未知函数g(t)的小波估计的一致强相合.     

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.     

球面数据核近邻估计的强相合性

该文绘出了球面数据密度函数的核近邻估计,通过对核估计与近邻估计相互关系的讨论,建立了核近邻估计的逐点强相合性及一致强相合性．     

完全与截尾样本时半参数回归模型估计的强相合性

对于固定设计下的半参数回归模型：ｙ_ｉ=ｘｉβ＋ｇ（ｔｉ）＋ｅｉ,ｉ＝１,…,ｎ．其中｛ｅｉ｝为独立随机误差序列（不必同分布）,且Ｅｅｉ＝０,Ｅｅｉ２＝σ_ｉ~２＞０．对完全和截尾样本,仿文献［２］给出了β、ｇ（·）的估计量,并证明了他们的强相合性．     

随机截尾下污染数据部分线性模型的强相合估计

考虑一类新的污染数据部分线性模型,当受污染后的因变量被随机右截断时,就截断分布已知的情形,利用所获得截断观测数据构造了模型中的参数分量,非参数分量及污染系数的估计量,并在适当的条件下,证明了这些估计量的强相合性.     

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.