增长曲线模型的非参数估计简

In the research it is frequently assumedthat the growth curve is a polynomial in time. In practice,researchers mainly use higher-order polynomials to obtain moreprecise estimates. But this method has many defects, such as themodel can be easily affected by outliers and the polynomialhypothesis may be much strong in practice. So in this paper we firstproposed nonparametric approach, local polynomial, instead ofparametric method for estimation in growth curve model. We give thenonparametric growth curve model, and its nonparametric estimation.Then discuss the large sample character of local polynomialestimate. The ideal theoretical choice of a local bandwidth is alsodiscussed in detail in this paper. Finally, through the simulationstudy, from the fitting curve and average square error box plot wecan clearly see that the performance of nonparametric approach ismuch better than parametric technique.     

NA样本下半参数回归模型估计的强相合性

考虑固定设计下的半参数回归模型;yi=xiβ g(ti) ei,i=1,2……,n,在{ei}为Eei=0,Ee^2i=σ^2i的NA序列时,得到了一类估计的强相合性。     

NA样本半参数回归模型估计的矩相合性

考虑了误差为NA序列的半参数回归模型,利用非参数估计方法给出了模型参数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矩相合性.     

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.     

随机截断下NA样本半参数回归模型中的相合估计

本文研究固定设计下的半参数回归模型在相应变量Yi因受到某种随机干扰而被右截断且截断分布已知时,利用所获的截断观察定义了参数β和回归函数g(·)的估计,并证明了它们均具有强相合性.     

NA样本固定设计下半参数回归模型中估计的强相合性

对于半参数回归模型yi=xiβ g(ti) ei，i=1，2,…，n(xi，ti)为已知的固定设计点列．本在误差{e．1≤n≤n)为NA序列时，对g(t)和σ的估计量gn~(t)和σn^2的逐点强相合。以及gn~(t)的一致强相合作了研究，得到比较理想的结果。     

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     

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.     

半参数EV模型参数的二阶段估计

本文综合核函数法 ,最小二乘法 ,利用二阶段估计的方法求出了 EV模型中参数的估计量 ,并研究了它的强相合性以及渐近正态性 .