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1.
考虑纵向数据半参数回归模型:Y=Xβ g(T) ε,采用二阶段估计方法给出了参数分量β和非参数分量g(t)的估计量^βN和^gN(t),并在适当条件下研究了这些估计量的渐近正态性. 相似文献
2.
陈琴 《湖州师范学院学报》2009,31(1)
考虑一类新的半参数回归模型Yi=xiβ+g(ti)+σiei,i=1,2,…,n,σi2=f(ui).其中ti为随机设计点列.Yi被随机右截断.将截断样本数据转化为完全样本数据后,用权函数和两阶段最小二乘方法得到了β,g的估计量.在适当的条件下.研究了参数分量β的估计的渐近正态性和非参数分量g的收敛速度,从而丰富了半参数模型的估计理论,并使其应用性更广泛. 相似文献
3.
4.
研究了误差为AANA序列时非参数回归模型未知函数g（·）估计量的相合性问题,而AANA序列比NA序列要弱．在-般的条件下,利用C,不等式、Jensen不等式、AANA序列的极大值不等式以及权函数的-些性质,给出了非参数回归模型未知函数g（·）估计量的P-阶平均相合性和-致P-阶平均相合性,推广了相关文献已获得的部分结果． 相似文献
5.
考虑如下纵向数据半参数回归模型：yij=xijβ＋g（xij）＋еij,i=1,2,…,n,j=1,2,…,mi,结合现有文献,利用最小二乘法和非参数权函数估计方法给出了模型中参数分量β,回归函数g（.）和误差方差σ2的估计量形式,并在适当条件下,证明了它们的r（r≥2）阶平均相合性。这些结果是截面数据半参数回归模型yi=xiβ＋g（xi）＋еii=1,2,…,n,的研究基础上的推广。 相似文献
6.
胡宏昌 《周口师范学院学报》2008,25(5)
考虑半参数回归模型y1=XTi β g(ti) εi.基于用小波的方法处理非参数分量的基础上,研究了该模型的M估计,得到了参数及非参数分量的线性强表示,并研究了这些表示在收敛速度、重对数律及Berry-Esseen型界限的应用. 相似文献
7.
考虑纵向数据半参数回归模型:Y=Xβ+g(T)+ε,基于最小二乘法和局部线性拟合的方法建立了模型中参数分量β,回归函数g(·)和误差方差σ2的估计量,并在适当条件下得到了它们的渐近正态性和最优收敛速度. 相似文献
8.
讨论了混合系数线性模型参数估计,给出了完全随机系数的线性模型参数的新估计,证明了这个估计量的可容许性. 相似文献
9.
考虑非参数方差模型Yi=σ(xi)εi,i=1,2,…,n,其中xi是固定设计点列,{εi}是严平稳α-混合序列.该文利用小波方法构造了方差函数σ2(x)的估计量,在设定的假设条件下,讨论了其小波估计的有偏性、方差和相合性. 相似文献
10.
研究了变系数联立模型的参数的估计问题,利用变窗宽局部线性两阶段最小二乘法对变系数联立模型的系数进行了估计,进而得到了估计量的大样本性质。 相似文献