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     

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．     

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.     

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．     

半参数方差误差模型的估计

本文综合近邻权函数法及最小二乘法，用两阶段最小二乘估计的方法得到了半参数EV模型中参数的估计量及其强相合性，渐近正态性。同时也得到了非参数函数的估计量及其强相合性，一致强相合性。     

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，     

随机截断下半参数回归模型中的相合估计

对固定设计下的半参数回归模型 Y_i=x_iβ+g(t_i)+ε_i,i=1,2,…,n,当Y_i因受某种随机干扰而被右截断时,分别就截断分布已知与未知两种情形,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与P(≥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.     

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.     

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。     

半参数回归模型研究综述

本文总结了国内外学者对半参数回归模型研究的贡献,理清了对该模型理论研究演进的方向和脉络.     

相协样本半参数回归模型估计的强相合性

考虑半参数回归模型Y^(j)(xin,lin)=tinβ g(xin) e^(j)(xin)，1≤j≤m，1≤i≤n,利用最小二乘法和权函数估计方法，定义β，g的估计量βm,n和gm,n(x)，在负相依样本及较弱的条件下证明了这些估计的强相合性，得到了与独立情形一致的结论．     

半参数回归模型小波估计的强相合性

考虑半参数回归模型y_i~(n)=X_i~((n)T)β+g(t_i~(n))+ε_i~(n)(1■i■n),其中β∈R~d为未知参数,g(t)为[0,1】上的未知Borel函数,X_i~(n)为R~d上的随机设计,随机误差序列{ε_i~(n)}为鞅差序列,{t_i~(n))为[0,1]上的常数序列．本文用小波的方法得到β、g(t)的估计量分别为■_n、■_n(t),并证明了它们的强相合性．     

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。     

相依样本非参数回归模型误差的相合估计

考虑非参数回归模型Y_i=g(X_i) c_i,i=1,2,…,其中误差㈦)为吵混合随机变量序列且具有公共的未知密度f(·),g(x)=E(Y|X=t)为未知回归函数。本文首先基于g(·)的非参数估计l(x)定义残差,然后基于残差构造f(·)的估计l(x),最后在适当条件下建立l(x)的逐点相合性及一致强相合性。     

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.     

一类半参数回归模型的估计问题

该文对半参数回归模型ｙｉ~（Ｔ）＝βｘｉ~（Ｔ）＋ｇ（ｔｉ~（Ｔ））＋ε_ｉ~（Ｔ）,定义了β,ｇ的估计量β_Ｔ,ｇ_Ｔ（ｔ）,获得了它们的强相合、强一致相合、ｓ阶矩相合,ｓ阶一致矩相合性．     

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   

有结构变化的半参数回归模型

结合半参数回归模型和含未知变点的结构变化模型提出 一个新的模型\,---\,有结构变化的半参数回归模型, 给出了新模型的有关参数$\beta,\beta^\ast,\gamma,k$的加权最小二乘估计和$f(t)$的核估计, 证明了参数\, $\beta,\beta^\ast,\gamma$的估计的$\sqrt{n}$\,-相合性, 强相合性, 讨论了模型的检验等问题, 并进一步通过随机模拟验证了新模型的优越性.