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．     

NA序列下经验分布函数的渐近正态性及其应用

本文在NA负相协序列下利用熟知的相依情形的大小块分割的方法,建立了经验分布函数的渐近正态性．作为在可靠性中的应用,得到了生存函数■(x)=P(X＞x)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．     

强相依数据的函数系数部分线性模型的估计

本文讨论在数据是强相依的情况下函数系数部分线性模型的估计．首先,采用局部线性方法,给出该模型函数项函数的估计;然后,使用两阶段方法给出系数函数的估计．并且讨论了函数项函数估计的渐近正态性,以及系数函数估计的弱相合性和渐近正态性.模拟研究显示,这些估计是较为理想的．     

删失数据下的变系数回归模型

研究了删失数据下的变系数回归模型．通过数据变换,利用局部多项式方法,给出了系数函数的局部加权最小二乘估计．证明了该估计的渐近偏差和渐近方差,同时获得了该估计的渐近正态性．     

渐近正态随机变量函数的极限分布

基于渐近正态随机变量,导出随机变量函数极限分布的两个一般性理论结果.作为应用,证明了渐近正态随机变量一系列具体函数的极限分布,其中包括泊松随机变量平方根的渐近正态性,以及随机变量部分和在正则化常数是随机变量情况下的渐近正态性.     

再论逆自相关函数自回归估计的渐近性质（Ⅱ）：渐近正态性

本文在一组相当广泛的条件下,证明了线性平稳时间序列逆自相关函数自回归估计的渐近正态性,并获得了由这一估计所得的MA(q)模型参数估计的渐近正态性和优效渐近正态性。     

广义线性回归拟似然估计的渐近正态性

研究了形如n∑i=1xi(yi-μ(xi′β))=0拟似然方程,在一定的条件下证明了拟似然估计βn的渐近正态性;并进一步证明了可用于β0大样本统计推断的渐近正态性结果．     

分数布朗运动模型中贝叶斯估计的渐近正态性

本文研究了由分数布朗运动驱动的线性随机微分方程中贝叶斯估计的渐近趋势．利用分数布朗运动的随机积分理论和Girsanov公式，得到了在平方损失函数下贝叶斯估计的渐近正态性．     

负相协平均剩余寿命函数和有效函数的一类非参数估计

本文在 NA 样本下,讨论了平均剩余寿命函数和有效函数的非参数递归型估计的相合性和渐近正态性．     

线性次序统计量和线性秩统计量的渐近正态性

本文用凸函数构造了线性次序统计量和线性秩统计量,并证明了它们的渐近正态性．     

应力S(t)为复合χ^2更新过程时结构可靠度渐近正态估计

该文讨论强度为随机变量X,应力为复合χ２ 更新过程｛Y（t）,t∈ ［０,T］｝时结构可靠度的渐近正态性问题．获得在设计基准期［０,T］内结构可靠度表达式和结构可靠度渐近正态估计．     

应力S(t)为复合x~2-更新过程时结构可靠度渐近正态估计

该文讨论强度为随机变量Ｘ　应力为复合ｘ２－更新过程｛Ｙ（ｔ）,ｔ ∈［０,Ｔ］｝时结构可靠度的 渐近正态性问题．获得在设计基准期［０,Ｔ］ 内结构可靠度表达式和结构可靠度渐近正态估计．     

左截断右删失下一类泛函估计的渐近性质

在左截断右删失下,本文讨论了一类广义Von－Mises泛函估计的渐近性质．在一定条件下,得到了此类泛函估计的强逼近和U-统计量表示,并由此得出它的强相合性、渐近正态性及重对数律．     

ρ*-混合随机变量序列部分和的方差估计

本文研究了ρ^＊-混合随机变量序列部分和的方差估计，给出了部分和方差估计的相合性及渐近正态性．     

两样本半参数模型的经验欧氏似然估计

在本文中，我们证明了两样本半参数模型的经验欧氏似然估计的相合性和渐近正态性，也证明了两样本半参数模型的经验欧氏似然比统计量的渐近x2分布性，最后给出了两个例子．     

PA样本回归权函数估计的一致渐近正态性

在平稳PA样本下,讨论了非参数回归模型中权函数估计的一致渐近正态性,并给出了这个估计的一致渐近正态性的收敛速度.     

Ⅰ型区间删失情形下部分线性模型Sieve极大似然估计渐近性质

本文在响应变量的观测值为Ⅰ型区间删失数据的情形下,讨论部分线性模型Ｓｉｅｖｅ极大似然估计的渐近性质．在一定条件下证明了该估计具有强相合性;参数分量的估计具有渐近正态性,并且是渐近有效的;非参数分量估计达到了最优弱收敛速度．     

含附加信息时条件分位数的估计及其渐近性质

本文利用经验似然方法给出了含附加信息时条件分位数的一类新估计,在一定的正则条件下证明了估计的渐近正态性且渐近方差小于或等于通常的条件分位数核估计的渐近方差．     

ARMA序列MA参数G—M估计的强相合性

文献［１］给出了ＡＲＭＡ序列ＭＡ参数的Ｇ－Ｍ估计,并证明了估计的渐近正态性．本文证明了这种估计的强相合性．