PA误差下半参数回归模型的小波估计的弱收敛速度

利用小波估计方法研究了误差为PA序列下的半参数回归模型.在适当的条件下,得到了半参数回归模型中参数和非参数小波估计量的弱收敛速度.     

固定设计下半参数回归模型小波估计的收敛速度

对一类固定设计下的半参数回归模型进行了研究.通过利用加权最小二乘法及小波估计法给出了未知参数β和未知函数f(·)、g(·)的估计;在较弱的条件下给出了最终加权二乘估计βn的弱收敛速度,(^f)n(·),的弱收敛速度、强相合性以及(g-)n(·)的弱收敛速度.     

一类半参数回归模型中M估计的收敛速度

考虑半参数回归模型yi=xTiβ0+g(ti)+ei,i=1,2,…,n。其中,β0是未知参数,g是未知函数。当g的估计取一类非参数权估计(包括核估计和最近邻估计)时,文章讨论了参数β0的M估计β0的强收敛速度和未知函数g的估计g*n(t)的一致强收敛速度,从而得到β0-β0=O(n-1/2(logn)1/2)　a.s.和sup|g*n(t)-g(t)|=O(n1/3logn)　a.s.。0≤t≤1     

一类半参数回归模型中估计的收敛速度

考虑回归模型y_i=t_iβ g(x_i) e_i,i=1,2,…,n,其中g(·)是定义在R′=(-∞, ∞)上的未知函数,e_i是未知干扰,基于g(·)的估计取一类核和近邻估计,证得了β和g(·)的估计最优收敛速度。     

正相协误差半参数回归模型小波估计的强相合性

研究半参数回归模型yi=xiβ+ g(ti)+ei(1≤i≤n),｛ei,1≤i≤n｝为正相协序列的未知参数β和未知函数g(t)小波估计的强相合性,得到它们的强收敛速度.     

一类半参数回归模型估计量的强收敛速度

讨论了一类新的半参数回归模型y=x’β g(t’α) e,在一组比较基本的条件下,得到了估计量的较好的一致强收敛速度．     

半参数回归模型小波估计的相合性

研究一类固定设计下的半参数回归模型.通过利用最小二乘法、加权最小二乘法及新方法小波估计法给出了未知参数β的估计,在较弱的条件下给出了β的最小二乘估计∧βn的弱收敛速度、强相合性以及加权最小二乘估计~βn的强收敛速度.     

半参数回归模型小波估计的弱相合速度

考虑半参数回归模型ｙｉ＝Ｘβ＋ｇ（ｔｉ）＋ｅｉ,ｉ＝１,２,…ｎ,使用小波方法估计模型的两个分量β和ｇ,并得到了β和ｇ的小波估计的弱相合速度。     

半参数回归模型小波估计的强相合性

文章考虑半参数回归模型yi=xiβ g(ti) ei(1≤i≤n),利用小波方法给出了β,g(.)的估计,在适当条件下证明了^β,^g(.)的强相合性,推广了现有文献中的研究成果。     

PA误差下半参数回归模型估计的r-阶矩相合

对于半参数回归模型 Yni=β·tni+g(xni)+εni,1≤i≤n, 其中｛εni,1≤i≤n｝为PA相依误差,在适当的条件下, 得到未知回归函数g(x)和未知参数β估计量的r 阶矩相合性。     

连续时间下非参数回归模型的回归函数核估计量的一致均方收敛速度

研究了连续时间下非参数回归的回归函数核估计量的收敛速度，给出了一定条件下回归函数估计量rt(x)的一致均方收敛速度，详细证明了两组条件下rT(X)分别满足：E(supx∈S|rT(X)-r(x)|)^2=0(T^-1/2)和E(supx∈S|rT(x)-r(x)|)^2=0(lnT)^2/S T^-1/2),其中r(x)表示未知的回归函数。     

半参数模型误差分布小波估计的渐近理论

考虑半参数模型Ｙ＝ＸＴβ＋ｇ（Ｔ）＋ε,其误差是ｉ．ｉ．ｄ随机变量,具有公共未知密度ｆ（ｔ）。基于残差构造ｆ（ｔ）的小波估计＾ｆｍ（ｔ）,在适当条件下,证明了该估计的弱相合、强相合、渐近正态性和收敛速度。     

非参数回归模型基于残差的样条估计

为了探究固定设计下具有 α-混合相依误差的非参数回归模型的估计理论,基于多样式样条方法对均值函数进行了估计,利用残差构造了方差函数的样条估计.在一般假设条件下,均值函数估计量和方差函数估计量具有相同的一致收敛速度.数值模拟结果显示:基于贝叶斯信息准则下的样条估计优于赤池信息准则下的样条估计和局部线性估计.     

半参数回归模型的误差方差估计的注记

考虑半参数回归模型yi＝xiβ＋g（ti）＋ei，1≤i≤n，g为R上未知函数，σo＝D（e1）．建立了D（e1）的估计量Sn，并在适当的条件下证明了Sn依概率收敛于D（e1）以及n（σn－σo）／Sn依分布收敛于标准正态、后一结果可直接用于构造σ2的大样本区间估计或对σ2进行大样本检验等．     

半变系数模型PLS估计的一致收敛速度

变系数模型已经获得了广泛的应用，半变系数模型是变系数模型的有效推广，文章介绍了半变系数模型的PLS估计，给出该估计函数系数的一致收敛速度。     

一类半参数变量含误差回归模型的小波估计

研究了一类解释变量为(x,T)的半参数变量含误差模型,其中,x∈Rp为非随机解释变量,T∈R1为随机解释变量.通过应用小波估计法和全最小二乘法得出了未知参数和未知函数的估计,在一般的条件下,证明了估计的强相合性.     

相依数据非参数核估计的收敛速度

在非参数和半参数模型中，不论数据是独立的还是相依的，都涉及到对未知均值函数或者对某函数的未知条件期望的估计。文章针对这一问题，在数据为混合相依的条件下，给出一般函数条件数学期望的估计，并讨论了它的收敛速度。     

(ψ)混合序列的一些收敛性质

研究了不同分布(ψ)混合序列的一些收敛性质.得到了不同分布(ψ)混合序列的完全收敛性,推广了独立同分布情形的结果.并且还将独立序列的Marcinkiewicz强大数定理推广到不同分布(ψ)混合序列的相应定理.     

(ψ)混合序列的若干收敛性质

讨论(ψ)混合序列的收敛性质,得到3个完全收敛定理,将(ψ)混合序列独立情形下的收敛性质较好地推广到相依情形.     

LNQD序列半参数回归模型小波估计的强相合性

对于半参数回归模型yi=xiβ+g(ti) +ei(1≤i≤n),误差{ei,1≤i≤n}为平稳LNQD序列,研究了未知参数β和未知函数g(t)小波估计的强相合性,在一定的条件下,得到了合理的结果,把非参数回归模型的相应结果推广到半参数回归模型.