再论线性模型参数M估计的强收敛速度

研究线性模型中回归参数M估计的强收敛性，与专著[1]中相应结果比较，我们在较弱的条件下获得了相应的结论。     

NQD样本线性回归参数M估计的强相合性

M估计是用于多元线性模型的一种用极值点定义的估计,近年来,许多学者对M估计进行了研究,获得了许多突出性成果。文章研究了随机误差为两两NQD列的线性模型中回归参数M估计的强相合性的充分条件,在一定条件下得到了线性回归模型未知参数M估计的强相合性,扩大了线性回归参数的M估计的应用范围。     

在有界计分函数下线性模型秩分析刻度参数估计的强相合性

对于线性模型Ｙｉ＝ｘｉβ＋ｅｉ，ｉ＝１，２…，在一定条件下，证明了υ＝υ（ｆ，ψ）＝∫ｆ（ｘ）ｄψ（Ｆ（ｘ））的估计量υｎ＝∫ｆｎ（ｘ）ｄψ（Ｆｎ（ｘ））的一致强收敛性，并得到了一致强收敛速度。     

关于线性模型参数M估计的强相合性一个注记

本文研究线性模型中回归参数 M 估计的强相合性,与专著[1]中相应结论比较,我们给出了一个较弱的充分条件,将有界性条件推广到无界情形。     

NA误差下线性模型参数M估计的强收敛速度

在NA误差下讨论了线性回归模型参数M估计的强收敛速度，从而将[1]在独立误差下的线性回归模型参数M估计的强收敛速度推广到NA误差场合。     

误差为鞅差序列线性模型参数M估计的强相合性

研究了随机误差为鞅差序列的线性模型中回归参数β0的M估计,在一定的条件下证明了回归参数M估计的强相合性,推广了陈希孺等(1996)和杨善朝(2002)的结果.     

误差为AR(1)过程的半函数型偏线性回归模型参数估计的强收敛性

文章研究了基于半函数型偏线性回归模型Y=XTβ+m(T)+ε,(X,T)与误差ε相互独立,在一定假设条件下,当误差满足AR(1)过程时,建立了这种半函数型偏线性回归模型中未知参数β的估计量β^的强收敛性,推广了现有文献中的结果。     

鞅差时间序列的部分线性EV模型的小波估计

用小波方法研究了误差为滑动平均鞅差序列的部分线性EV模型,得到了小波估计量的矩收敛速度及强收敛性。     

多元线性FRM结构参数的约束LSE的强相合性

多元线性函数关系模型(FRM)是多元线性Errors—in—Variables统计模型的一种，该文针对具有一般误差协方差阵结构的多元线性FRM，在一定的条件下证明了其结构参数的约束最小二乘估计量的强相合性。     

一类锥优化问题有效集序列的稳定性

通过引入集列的单位相对紧性和函数的强收敛性,研究赋范线性空间中一类真拟锥凸映射向量优化问题有效集序列的稳定性,并利用集合序列的Kuratowski-Painlevé收敛性,给出向量优化问题的有效集、弱有效集及Henig有效集序列的收敛性及稳定性条件.