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.     

一类线性模型中参数的平衡LS估计的性质

对于线性回归模型中平衡LS估计这一类含参数t和参数矩阵L的估计,进一步讨论了t和L的取值对平衡LS估计优良性的影响,得到了平衡LS估计在某些准则下优于OLS估计的条件.     

简单线性模型中回归系数相合估计存在性问题的一点注记

本文基于文[1]中的方法，证明了在简单线性模型yi=x'iβ＋ei中和对随机误差序列｛ei｝的一定的假定之下，回归系数β的相合估计存在的充要条件为，并放宽了文[1]中对ei的密度函数的要求.     

线性模型误差方差学生氏估计的Berry-Esseen不等式

设σ２是线性模型中未知的误差方差,σｎ２是σ２的基于残差平方和的学生氏估计．本文对σｎ２建立了理想的Ｂｅｒｒｙ－Ｅｓｓｅｅｎ界．     

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.     

CONSISTENCY OF LS ESTIMATOR IN SIMPLE LINEAR EV REGRESSION MODELS

Consistency of LS estimate of simple linear EV model is studied. It is shown that under some common assumptions of the model, both weak and strong consistency of the estimate are equivalent but it is not so for quadratic-mean consistency.     

Some remarks concerning the consistency of LS and LAD estimates of multiple regression

1.IntroductionConsideralinearregressionmodelwhereK,xi,doandeiaretheobservationofthetargetvariable,aknownHvector,theunknownparametervector,andtherandomerror,respectively.LetpbeaconvexfunctiondefinedonRI.TheM-estimateofpo,tobedenotedbyac,isdefinedasaminimizingpointofthefunctionH(P)=ZP(K--x:g).Denotetheleftandrightderivativesofpbyop--andi=1op .Regardingtheweakconsistencyofac,Zhao,RaoandChenll]establishedthefollowingresult:TheoremA.Lete15eZt'belid.Supposethatthereexistsfunctionop,satisfy…     

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．     

线性模型中误差为相依情形下误差方差估计的Berry—Esseen界限

本文主要讨论了线性模型中误差为α－混合强一稳序列情形下，误差方差估计的Ｂｅｒｒｙ－Ｅｓｓｅｅｎ界限，其阶为ｎ＾－１／２＋λ。     

IMPROVED ESTIMATES OF THE COVARIANCE MATRIX IN GENERAL LINEAR MIXED MODELS

In this article, the problem of estimating the covariance matrix in general linear mixed models is considered. Two new classes of estimators obtained by shrinking the eigenvalues towards the origin and the arithmetic mean, respectively, are proposed. It is shown that these new estimators dominate the unbiased estimator under the squared error loss function. Finally, some simulation results to compare the performance of the proposed estimators with that of the unbiased estimator are reported. The simulation results indicate that these new shrinkage estimators provide a substantial improvement in risk under most situations.     

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.     

ON THE CONSISTENCY OF CROSS-VALIDATION IN NONLINEAR WAVELET REGRESSION ESTIMATION

1IntroductionConsidernonparametricregressiollwherextli=;E[O,1],En1,.',Ejl1larei.d.d.errorswitl11llea11o,a11dgisanunkl1ownfunctiontobeestimated-Nouparametricregressionestil11ationaimstoesti111atetl1euukllow11regressionfunctiong(x).Tl1enolllinearwaveletesti111atorshavebeenintroducedalldstudiedbyDonoho(1995).DonohoandJohnstoue(1994,1995).Do11oho,Johnstolle-KerkyachariallandPicard(1995)andDelyollandJuditsky(l996).Tl1eseauthorshavedenlo11stratedthevirtuesofllonlineaxwaveletmetl1odsf1o1llthev…     

广义线性回归拟似然估计的强相合性

本文研究了广义线性模型g=μ(x'β0)+e中形如的拟似然方程,在一定的条件下证明了当n充分大时此方程以概率1有解βn,得到了βn的强相合性和收敛速度.     

线性回归模型中自变无选择的逐步回归方法及其相合性研究

线性回归模型的建立,一个很重要的过程就是自变元的选择,它直接决定着模型的优劣。本文给出了“宜取回归方程”的逐步回归方法,在一组适当的条件下,证明了这种方法的强相合性。     

线性模型误差方差估计的精确极限性质

本文讨论线性模型Yi=Xi1β ei,i=1,2,…,n,其中{ei,i=1,2,…,n)为零均值方差有限 的独立同分布随机变量序列,分别证明了模型的误差方差估计的LLN和LIL精确极限性质.     

再论线性模型中误差方差的二次型估计的可容许性

设有线性模型Y=(y_1,…,y_n)′=Xβ ε=X(β_1,…,β_p)′ (ε_1,…,ε_n)′,(1.1)这里 X 为已知的,n×p 矩阵,n≥p,ε_1,…,ε_n 相互独立,E(ε_i)=0,E(ε_i~2)=σ~2,E(ε_i~3)=0,E(ε_i~4)=3σ~4,i=1,…,n.β∈R~p,0<σ~2<∞均为未知参数.欲估计σ~2,     

BERRY-ESSEEN BOUNDS OF ERROR VARIANCE ESTIMATION IN PARTLY LINEAR MODELS

§1.ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＣｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｍｏｄｅｌｇｉｖｅｎｂｙＹｉ=ｘｉτβ ｇ(ｔｉ) εｉ,ｉ=1,…,(1.1)ｗｈｅｒｅｘｉ=(ｘｉ1,…,ｘｉｐ)τ(ｐ1)ａｎｄｔｉ(ｔｉ∈[0,1])ａｒｅｋｎｏｗｎｄｅｓｉｇｎｐｏｉｎｔｓ,β=(β1,…,βｐ)τｉｓａｎｕｎｋｎｏｗｎｐａｒａｍｅｔｅｒｖｅｃｔｏｒａｎｄｇｉｓａｎｕｎｋｎｏｗｎｆｕｎｃｔｉｏｎ,ａｎｄεｉａｒｅｉ.ｉ.ｄ.ｒａｎｄｏｍｅｒｒｏｒｓｗｉｔｈｚｅｒｏ0ａｎｄｖａｒｉａｎｃｅσ2.Ｔｈｅｍｏｄｅｌｄｅｆｉｎｅｄｉｎ(1.1)ｂｅｌｏｎｇｓｔｏｔｈｅｃｌａｓｓ…     

固定设计与随机设计下模型选择的简单方法及其相合性研究

本文研究了固定设计和随机设计下线性回归模型的选择问题,建立了两种模型通用的选择准则,该准则计算简单,并且在一定的条件下具有强相合性.     

广义线性回归拟似然估计的强相合性

本文研究了广义线性模型y=μ(x'β0)+e中形如∑xi(yi-μ(xiβ))=0的拟似然方程,在一定的条件下证明了当n充分大时此方程以概率1有解βn,得到了βn的强相合性和收敛速度.     

线性模型M估计分布的Bootstrap逼近的强收敛

本文讨论标准线性模型M估计分布的随机加权逼近，建立了随机加权M估计的线性表示及Bootstrap强逼近，同时还得到了逼近的一致强收敛速度，其主要部分的阶在Berry－Esseen意义下已达最优．