带有异方差的部分线性回归模型的B样条估计

考虑一带有异方差的固定设计部分线性回归模型yij=X'ijβ+g(tij)+εij,i=1,2…,k:j=1,2,…,ni,和sum from i=1 to kni=n,其中yij为响应变量,β=(β1,…,βp)’是未知的参数向量,g(·)是未知的函数,Xij=(Xij1,…,Xijp)’和tij∈[0,1]为已知的非随机设计点,εij为均值0,方差是σi2的随机误差,其中σi2可能不同.通过B样条级数近似非参数分量,构造了参数分量β的一个半参数广义最小二乘估计.在一些矩条件下,导出了此半参数广义最小二乘估计的渐近分布,大多数在实际中遇到的误差分布都满足这些矩条件.另外,也构造了半参数广义最小二乘估计的渐近协方差矩阵的一个相合估计,还讨论了非参数分量的B样条估计.所有这些大样本性质都是在k趋于无穷大,ni有限时导出的.这些结果能被用来做渐近有效的统计推导.     

异方差回归模型近邻型估计的相合性

本文研究异方差回归模型Ｙｉ＾（ｎ）＝ｇ（ｘｉ＾（ｎ））＋εｉ＾（ｎ）,ｉ＝１,…,ｎ,其中ｇ是右实函数,ｘｉ＾（ｎ）是非随机设计点列,εｉ＾（ｎ）是随机误差,文中定义了一类ｇ（ｘ）的近邻型估计ｇｎ（ｘ）＝（ｎ）∑（ｉ＝１）Ｗｍ（ｘ）Ｙｉ＾（ｎ）,得到了ｒ阶平均相全和渐近正态性,特别,在（∞）∑（ｎ＝１）（ｎ）∑（ｉ＝１）Ｅ／εｉ＾（ｎ）／＾ｓ／（ｎｉ）＾ｓ／ｒ〈∞,ｍａｘＥ（１≤ｉ≤ｎ）／εｉ（＾     

部分线性自回归模型中误差方差的核估计

基于非参数函数的核估计,构造了部分线性自回归模型中误差四阶矩的相合估计,从而给出了误差方差核估计的渐近正态性,并通过模拟算例和实例说明了其应用.     

部分线性模型中估计的强相合性

考虑回归模型：ｙｉ＝ｘｉβ＋ｇ（ｔｉ）＋σｉｅｉ，１ｉｎ，其中σ２ｉ＝ｆ（ｕｉ），（ｘｉ，ｔｉ，ｕｉ）是固定非随机设计点列，ｆ（·）和ｇ（·）是未知函数，β是待估参数，ｅｉ是随机误差．对文［１］给出的基于ｇ（·）及ｆ（·）的一类非参数估计的β的最小二乘估计＾βｎ和加权最小二乘估计βｎ，我们在适当条件下证明了它们的强相合性．     

部分线性回归模型中的自适应估计

考虑半参数回归模型y_i=x_iβ+g(t_i)+e_i,1≤i≤n;其中g(·)是未知函数,β是待估参数,e_i是随机误差. 本文首先在(x_i,t_i)是i.i.d设计点列下,当g(·)的估计取一类核估计序列时,构造了β的自适应估计β_n,同时给出了β_n及g_n^*(g的最终估计)的渐近最优强弱收敛速度;然后在(x_i,t_i)是固定非随机设计点列下,当g(·)的估计取一般非参数估计(包括常见核估计和近邻估计),讨论了β的最小二乘估计的渐近正态性.     

半参数回归模型的二阶段估计

考虑回归模型，ｇ为Ｒ１上未知函数，β为ｐ×１维待估参数向量．本文基于模型的可加性得到了β和ｇ的估计量，证明了它们具有很好的大样本性质．     

线性约束下异方差回归模型参数的极大似然估计

运用参数的极大似然估计法,给出在线性约束条件Hβ=C下异方差回归模型参数β和λ的极大似然估计,并讨论了估计参数的性质和模型的残差.利用得到的结论对线性约束下异方差回归模型的进一步研究和应用具有一定的理论和实际价值.     

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。     

独立误差下线性回归最小二乘估计相和性的必要条件

对线性回归Yi=x'iβ+ei,i=1,……,n,……,其中x1,x2,………为已知p维向量,e1,e2,………为随机误差.本文证明了如果e1,e2,………独立,每一个非退化,则Sn-1=(∑ni=1 xix'i)→0是β的最小二乘估计相合的必要条件,注意此处对ei的期望和方差没有施加任何条件.     

NA样本下部分线性模型中估计的强相合性

考虑回归模型：ｙｉ＝ｘｉβ＋ｇ（ｔｉ）＋σｉｅｉ，１＜ｉ＜ｎ，其中σ_ｉ～２＝ｆ（ｕｉ），（ｘｉ，ｔｉ，ｕｉ）是固定非随机设计点列，ｆ（·）和ｇ（·）是未知函数，β是待估参数，误差｛ｅｉ｝为ＮＡ变量．我们对β的最小二乘估计βｎ和加权最小二乘估计Ｂｎ，在适当的条件下得到了它们的强相合性．     

部分线性函数-结构关系模型的估计

本文研究解释变量为(x,T)的部分线性变量含误差模型,其中x为固定变量,T为随机变量.文中导出了未知参数的两阶段估计,证明了估计的强相合性,并且还证明了未知函数的核估计量是强一致相合的.     

部分线性函数-结构关系模型的估计

本文研究解释变量为(x,T)的部分线性变量含误差模型,其中x为固定变量,T为随机变量.文中导出了未知参数的两阶段估计,证明了估计的强相合性,并且还证明了未知函数的核估计量是强一致相合的.     

含有线性约束及非负回归系数的回归模型

本文考虑如下的回归模型 Y=Xβ 8 β≥0,Hβ=C ε～N_n(0,σ~2l_n) 其中Y:n×1,X:n×p,ε:n×1,H:q×p(q相似文献   

关于线性回归模型的有偏估计

有偏估计方法是近代回归分析的常用方法．本文研究了几种常用的有偏估计方法，澄清了这些方法的区别和联系．对有偏估计的一些关键点进行研究，给出了一种新的岭参数确定法和一种新的主成分概念，并讨论了这些方法的优良性．为了提高有偏估计的效率，提出了用比例因子规范模型的方法．最后，给出了说明本文方法的数值例子．     

$NA$ 相依样本部分线性模型估计理论

考虑部分线性模型 ,其中误差为NA相依样本,具有公共未知分布函数G(·),卢为未知参数, g(·)为未知函数.本文首先建立β和g(·)的相合性估计βn和gn(·),然后基于βn和gn(·)构造出G(·)的非参数估计Gn(·),最后在适当条件下,建立了Gn(·)一致强相合于G(·).     

不同自变量的变系数模型的估计

讨论具有不同自变量的变系数模型的函数系数的估计及其大样本性质。使用局部线性方法和积分方法,得到函数系数的积分估计;由于该估计有较大的方差,进一步使用回切法改进这一估计,获得了函数系数的改进估计;同时,研究了改进估计的渐近正态性。最后,用模拟例子说明提出的估计方法是有效的。     

线性测量误差模型的平均估计

频率模型平均估计近年来受到了较大的关注,但对有测量误差的观测数据尚未见到任何研究.文章主要考虑了线性测量误差模型的平均估计问题,导出了模型平均估计的渐近分布,基于Hjort和Claeskens(2003)的思想构造了一个覆盖真实参数的概率趋于预定水平的置信区间,并证明了该置信区间与基于全模型正态逼近所构造的置信区间的渐近等价性.模拟结果表明当协变量存在测量误差时,模型平均估计能明显增加点估计的效率.     

非参数部分带有测量误差的部分线性变系数模型的经验似然推断

研究非参数部分带有测量误差的部分线性变系数模型,构造了模型中未知参数的局部纠偏经验对数似然比统计量,在适当条件下,证明了所提出的统计量具有渐近x2分布,由此结果可以用来构造未知参数的置信域.并且还构造了未知参数的最大经验似然估计及系数函数的估计,证明了它们的渐近性质.最后通过数值模拟研究了所提估计方法在有限样本下的实际...