集值优化问题强有效解的Kuhn Tucker最优性条件

在局部凸空间中考虑集值优化问题（VP）在强有效解意义下的Kuhn-Tucker最优性条件．在近似锥．次类凸假设下利用择一性定理得到了（VP）取得强有效解的必要条件，利用基泛函的性质给出了（VP）取得强有效解的充分条件，最后给出了一种与（VP）等价的无约束规划。     

向量变分不等式的严格可行性问题

本篇文章首先定义了向量变分不等式的严格可行点概念,其次在假设了映射是强(D)-伪单调的情况下,证明了向量变分不等式解集非空有界与其严格可行点存在的等价性问题,推广了在数量变分不等式上得到的相应结果．     

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.     

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．     

固定设计下一类半参数回归模型的渐近性质

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.     

非参数回归函数之改良基于分割的估计的强相合性（英）

设(X,Y),(X1,Y1),…,(XnYn)为取值于 Rd× R的 i．i．d．随机变量,E(|Y|) ＜∞．设mn(x)为回归函数m(x)=E(|Y|X=x)基于分割的估计,本文在对mn(x)进行改良的条件下得到改良的基于分割的强相合估计．     

有Edgeworth展式的分布的随机加权逼近的重对数律

本文研究了未知分布的逼近问题，利用随机加权法，给出了有Edgeworth展式的一类（未知）分布的模拟分布，证明了在一定条件下，模拟分布与未知分布的逼近精度达到O(n^-1√lnlnn），称之为随机加权逼近的重对数律。