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1.
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. 相似文献
2.
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
3.
固定设计下半参数回归模型估计的相合性 总被引:15,自引:1,他引:14
陈明华 《高校应用数学学报(A辑)》1998,13(3):301-310
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. 相似文献
4.
截尾数据时回归函数基于分割估计的相合性 总被引:2,自引:0,他引:2
设(X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xn,Yn)为取值于Rd×R1中i.i.d.样本,本文在截尾样本下,研究了非参数回归函数基于分割估计及改良基于分割估计的强相合性. 相似文献
5.
NA、PA样本下密度核估计的相合性 总被引:7,自引:1,他引:6
设{Xn,n≥1}为同分布的NA或PA随机变量序列,f(x)为X1概率密度函数,基于样本X1,X2,…,Xn,本对密度函数(f(x)的核估计进行了讨论,在适当条件下证明了其强相合和r阶矩相合。 相似文献
6.
7.
完全与截尾样本时回归函数的核估计 总被引:8,自引:0,他引:8
胡舒合 《数学年刊A辑(中文版)》1995,(3)
本文得到了完全与截尾样本时回归函数核估计的强相合性.接着,构造了截尾样本的改良核估计,在E|Y|<∞下,得到了其强相合性. 相似文献
8.
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. 相似文献
9.
NA列递归密度核估计的相合性 总被引:3,自引:0,他引:3
本文在一定的条件下证明了基于NA样本序列的递归型密度核估计的均方相合性和逐点强相合性,作为在可靠性问题中的应用,利用NA样本构造了生存函数和失效率函数的估计,并讨论了相应的逐点强相合性。 相似文献
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11.
混合误差半参数回归模型估计的相合性 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
12.
本文研究了下列变系数混合效应模型: $y_{ij}=z_{ij}^{\tau}b_i+x_{ij}^{\tau}\beta(w_{ij}) +\xe_{ij},\;i=1,\cdots,m;\;j=1,\cdots,n_i$, 其中$b_i$为i.i.d.期望为$\xt$, 协方差阵为$\xs^2_bI_q$的随机效应向量, $\xe_{ij}$是i.i.d.期望为零, 具有有限方差的随机误差. 文中我们不仅给出了函数系数向量$\xb(\cdot)$的局部多项式估计, 同时给出了随机效应期望、方差和随机误差方差的估计, 并给出了这些估计量的渐进正态性和相合性, 研究结果表明了这些估计量的可靠性. 相似文献
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14.
In the paper, for the contamination distribution model F(x) = (1-α)F1(x)+αF2(x), the estimates of α and F1 (x) are studied using two different ways when F2 (x) is known and the strong consistency of the two estimates is proved. At the same time the consistency rate of estimate α is also given. 相似文献
15.
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
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本文考虑如下纵向数据半参数回归模型:y_(ij)=x′_(ij)β+g(x_(ij))+e_(ij).结合最小二乘法和非参数权函数估计方法得到模型中参数β,回归函数g(·)的估计,并在适当条件下证明了估计量的强相合性. 相似文献
18.
线性回归估计相合性问题的新进展 总被引:3,自引:0,他引:3
本文综述了近年来线性回归最小二乘仗霜合性问题的一些新进展,对在误差方差无限的情况下这种估计的特殊表现作了论述,并提出了若干尚未解决的问题。 相似文献
19.
考虑回归模型:Y~((j))(x_(in),t_(in))=t_(in)β+g(x_(in))+σ_(in)e~((j))(x_(in)),1≤j≤m,1≤i≤n,其中σ_(in)~2=f(u_(in)),(x_(in),t_(in),u_(in))为固定非随机设计点列,β是未知待估参数,g(·)和f(·)是未知函数,误差{e~((j))(x_(in))}是均值为零的NA变量.给出基于g(·)和f(·)一类非参数估计的β的最小二乘估计和加权最小二乘估计,并在适当条件下得到了它们的强相合性. 相似文献
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用小波方法,考虑半参数回归模型y_i=X_i~Tβ+g(t_i)+ε_i(1≤i≤n),其中β∈R~d为未知参数,g(t)为[0,1]上未知的Borel可测函数,X_i为R~d上的随机设计,随机误差{ε_i}为鞅差序列,{t_i}为[0,1]上的常数序列.得到参数及非参数的小波估计量的q-阶矩相合性. 相似文献