| 可加模型的两阶段局部M-估计 |
| |
| 作者姓名： | 蒋建成 李建涛 |
| |
| 作者单位： | 1. 北京大学数学科学学院, 北京100871;
2. Department of Mathematics and Statistics, University of North Carolina at Charlotte, NC28223, USA |
| |
| 摘 要： | 研究了可加模型分量回归函数的局部M-估计, 针对分量回归函数及其导数提出了两阶段局部M-估计的方法. 在较广泛的条件下建立了估计量的渐近正态性理论, 估计量具有先知性质(oracle property), 即在估计某一分量回归函数时,其他分量回归函数是否已知不影响估计量的渐近性质. 渐近理论包括了两类常用的估计量,即最小二乘估计和最小一乘估计. 当ψ是连续的且是非线性时,估计量的实施非常耗时,为了减轻计算的负担, 提出了一步局部M-估计量, 并证明了在初始估计量足够好的情形下, 一步局部M-估计量与完全迭代所得到的估计量具有相同的渐近估计效率, 这使得两阶段局部M-估计的方法较为实用. 两阶段局部M-估计量继承了局部多项式估计的优点, 同时克服了其在最小二乘准则下不稳健的缺点. 另外, 还讨论了估计方法实施方面的细节及有关参数的选择方法. 数值模拟结果及实际例子说明了两阶段局部M-估计方法的优点及实用性.
|
| 关 键 词： | 一步近似 正交序列估计量 两阶段 局部M-估计 |
| 收稿时间： | 2006-12-25 |
| 修稿时间： | 2006-12-25 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《中国科学A辑》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《中国科学A辑》下载全文 |
|
