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为了克服非参数回归函数估计的"维数祸根",Hastie和Tibshirani提出了变系数模型.变系数模型涵盖了一些常用的统计模型,因而引起了许多统计学家的研究兴趣.文章主要研究在回归协变量为随机设计情形下变系数模型的小波估计的渐近性质,在适当条件下证明了变系数模型小波估计的弱相合性和强相合性,并且给出了强相合速度. 相似文献
22.
考虑了一些协变量不被观察到,但辅助变量可用时的半参数变系数部分线性模型. 提出了基于SCAD惩罚的参数分量的变量选择方法,且估计既有渐近正态性又有先知性. 模拟研究说明了所提出变量选择方法的有限样本性质. 相似文献
23.
研究了带有重复观测的线性回归模型中响应变量在受到另一随机变量序列污染时,污染源分布密度的估计问题.在较一般的条件下,对于纵向污染数据,构造了污染数据线性回归模型的参数和污染源密度的估计方法,并且证明构造的密度估计具有L2收敛性.由于在估计方法中无需假定误差方差,因此,所构造的估计方法更符合实际应用情况. 相似文献
24.
研究了拟回归估计的均方误差,得到了均方误差的计算公式,并在适当的条件下,建立了拟回归估计的均方收敛性. 相似文献