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1.
非参数计量经济联立模型的局部线性工具变量估计   总被引:10,自引:0,他引:10  
发展了一种非参数联立方程计量经济模型的估计方法。将非参数单方程计量经济模型的局部线性估计方法与传统联立方程计量经济模型的工具变量估计方法相结合 ,在随机设计下 ,提出了非参数联立方程计量经济模型的局部线性工具变量估计方法 ,并利用大数定律和中心极限定理等在内点处研究了该方法的大样本性质。结果表明 :该方法在内点处具有一致性和渐近正态性 ,其收敛速度达到了非参数模型估计的最优收敛速度  相似文献
2.
半参数回归模型的局部多项式光滑   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用最小二乘局部多项式方法建立了半回归模型参分量和非参数分量的局部多项式估计,在适当条件下,得到了它们的渐近正态性和最优弱收敛速度。  相似文献
3.
缺失数据下局部M-估计的相合性和渐近正态性   总被引:2,自引:2,他引:0  
在缺失响应变量的不完全数据下,对非参数回归模型进行研究,利用稳健的变窗宽局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的估计,并证明了局部M-估计具有相合性和渐近正态性.所提出的方法继承了局部多项式回归的优点并且克服了最小二乘方法缺乏稳健性的缺点.并且使用变窗宽提高了所得M-估计的可塑性,使之能成功地处理空间非齐次曲线、异方差性及非均匀设计密度.所得估计的渐近结果为求渐近最优方案以及直接从数据估计最优变窗宽提供了理论基础.  相似文献
4.
相容的贝叶斯学习及其后验分布的渐近正态性   总被引:2,自引:2,他引:0  
从计算学习理论的角度研究贝叶斯学习的相容性和后验分布的渐近正态性,给出了贝叶斯学习的正则条件,证明了在这些条件下贝叶斯学习不仅是相容的,而且后验分布是渐近正态的.由于正态分布计算相对简单,该结果为指派恰当有效的先验分布、寻找简化贝叶斯学习计算的方法提供了理论依据,给出的正则条件比Heyde与Johnstone的5个条件更为简化,便于应用.  相似文献
5.
非参数回归模型误差分布的渐近理论   总被引:2,自引:1,他引:1  
讨论了非参数回归误差分布的收敛速度、渐近正态性及重对数律。  相似文献
6.
非线性随机解释变量模型参数NLLS估计的渐近正态性   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文在文[1]、[2]的基础上,给出非线性随机解释变量经济计量模型参数NLLS估计的近似表达式和具有渐近正态性的条件.  相似文献
7.
强可忽略处理分配下因果推断的结构回归模型   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
建立强可忽略处理分配条件下因果推断的结构回归模型,估计平均处理效应,在正态分布假设下,总体参数的极大似然估计是渐近正态无偏估计,提出的方法可推广到具有误差的一般情形。  相似文献
8.
随机场的随机谐和函数表达   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
首先证明,采取随机谐和函数表述二维随机场,则当随机波数与相位服从独立均匀分布、幅值由随机波数和目标功率谱密度共同决定时,随机谐和函数的功率谱密度精确地等于目标功率谱密度.对这类随机谐和函数的平稳性和渐进正态性进行了讨论.进而,将二维随机场的随机谐和函数表达推广至多维,给出了统一表达式.最后,通过数值算例验证了采用随机谐和函数表述随机场的正确性.  相似文献
9.
在Gamma-Gamma模式下串联结构系统可靠度估计   总被引:1,自引:0,他引:1  
设结构系统由n个结构性部件串联组成。设部件i的强度X_i~Γ(λ,ν),λ,ν>0,i=1,…,n;系统应力Y~Γ(μ,α),μ,α>0。X_1,…,X_n,Y相互独立。当ν,α已知,λ,μ未知时,本文给出串联结构系统可靠度R_n的MVUE_n、MLE_n和UMAU置信区间。本文还考虑了(?)_n与(?)_n的渐近关系,并证明了(?)_n和(?)_n都是R_n的相合渐近正态估计。本文的所有结果都可以推广到k/n(G)结构系统。  相似文献
10.
逆自相关函数G—谱估计的渐近正态性   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文证明了自回归滑动平均序列ARPA(p,q)逆自相关函数G-谱估计的渐近正态性。  相似文献
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