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1.
半参数回归模型小波估计的强相合性 总被引:4,自引:0,他引:4
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. 相似文献
2.
《数学的实践与认识》2016,(13)
对于半参数回归模型y_i=x_iβ+g(t_i)十e_i,(1≤i≤n),其中{e_i,1≤i≤n}为PA相依误差.在适当的条件下,利用极大部分和的矩不等式方法得到未知回归函数g(x)和未知参数β估计量的r-阶矩相合性. 相似文献
3.
对于半参数回归模型yi=xiβ+g(ti)+ei,(1≤i≤n),其中{ei,1≤i≤n}为PA相依误差.在适当的条件下,利用极大部分和的矩不等式方法得到未知回归函数g(x)和未知参数β估计量的r-阶矩相合性. 相似文献
4.
在误差序列为Lqmixingale情形下,给出了半参数回归模型中β和g(t)估计,研究了估计量的q阶平均相合性在较一般的条件下,得到了理想的结果 相似文献
5.
设半参数回归模型Y(n)i=β·x(n)i+g(t(n)i)+E(n)i,i=1,2,…,n,本文由最小二乘法和一般加权方法定义的β、g(t)的估计量βn,gn(t),在误差为鞅差序列下获得了βn,gn(t)的r(≥2)阶平均相合性. 相似文献
6.
NA序列半参数回归模型小波估计的强相合性 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
7.
对于半参数回归模型 yi=xiβ+g( ti) +ei,i=1 ,2 ,… ,n,本文综合最小二乘法和一般加权方法 ,定义了 β,g( t)的估计量 βn,gn( t) .在误差为 NA序列时 ,得到了 βn,gn( t)的 r ( r≥ 2 )阶矩相合性 . 相似文献
8.
9.
相协样本半参数回归模型估计的矩相合性 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑半参数回归模型Y(j) (xin,tin) =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矩相合性 ,这些结论推广和改进了胡舒合 ( 1 997)关于独立情形的相应结论 . 相似文献
10.
对于半参数回归模型y1=xiβ+g(ti) ei,i=1,2,…,n,本综合最小二乘法和一般加权方法,定义了β,g(t)的估计量βn,gn(t),在误差为NA序列进,得到了βn,gn(t)的r(r≥2)阶矩相合性。 相似文献
11.
12.
固定设计下半参数回归模型估计的强相合性 总被引:11,自引:0,他引:11
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, 相似文献
13.
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. 相似文献
14.
In this paper, we consider the following semiparametric regression model under fixed design: yi=xi1β g(xi) ei. The estimators ofβ, g(·) andσ2 are obtained by using the least squares and usual nonparametric weight function method and their strong consistency is proved under the suitable conditions. 相似文献
15.