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| 部分线性模型参数分量的M估计的渐近正态性 | |
| 引用本文： | 施沛德.部分线性模型参数分量的M估计的渐近正态性[J].科学通报,1994,39(1):1-1. |
| 作者姓名： | 施沛德 |
| 作者单位： | 中国科学院系统科学研究所 北京100080 (施沛德)，中国科学院系统科学研究所 北京100080(李国英) |
| 摘 要： | Engle等人提出了下列部分线性模型Y_i=X_i~tβ_0 g_0(T_i) u_i,1≤i≤n其中(T_1,X_1~t,Y_1),…,(T_n,X_n~t,Y_n)是随机向量(T,X~t,Y)的i.i.d.样本,U_i为随机误差,U_1,…,U_n与(T_1,X_1~t),…,(T_n,X_n~t)相互独立,X∈R~d,T∈0,1],β_0为未知参数向量,g_n是一光滑未知函数.文献中,有许多学者讨论了关于这个模型的估计问题,包括惩罚函数法、基于分段多项式逼近的最小二乘法和基于核函数近似的最小二乘法.由于上述方法得到的估计不稳健,本文用分段多项式逼近g_0讨论较稳健的M估计.记g_n(t)=(?)(t)~ta为一分段m阶多项式,其段数为M_n,其中(?)(t)是一函数向量,β_0和 |
| 关 键 词： | 参数向量 线性模型 M估计 |
| 收稿时间： | 1993-02-19 |
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