PA样本非参数回归权函数估计的强相合性

在PA样本下，讨论非参数回归模型中权函数估计的强相合性及强一致相合性。     

PA序列下非参数回归函数估计的相合性

设{εi,i≥1}为PA序列,Eεi=0,supjE(ε2j)<∞,对某个r>2及δ>0,supjEεjr+δ<∞,u(n)=O(n(r-2)(r+δ)/2δ),在PA序列误差下,讨论了非参数回归函数加权核估计的相合性.     

PA样本回归函数估计的强相合性

针对非参数回归模型Y1=g(x1)+ε1,1≤i≤n,在{εi,1≤i≤n}为一致可积的平稳PA相依序列条件下,得到未知函数g(x)的权函数估计gn(x)=nΣi=1wni(x)Yi的强相合性.     

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.     

m—相依误差回归函数加权估计的强相合性

在ｍ－相依下，研究非参数回归模型的未知回归函数权函数估计的强相合性，得到了较好的结论。     

PA误差下半参数回归模型估计的均方相合性

对于半参数回归模型yi=xiβ+ g(ti)+ei,1≤i≤n,利用最小二乘法和一般加权方法,定义了β,g(t)的估计量(β)n,(g)n(t).在误差为PA序列时,证明了(β)n,(g)n(t)的均方相合性.     

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。     

负超可加阵列下非参数回归函数估计的相合性

对于随机误差是负超可加阵列情形,考虑了非参数回归模型中未知回归函数的估计问题。在较合理的条件下获得了未知回归函数加权估计量的强相合性。     

PA误差下的半参数回归模型估计的矩相合性

在误差为正相协(PA)序列情形下,利用最小二乘法和一般非参数统计方法,在适当的条件下,证明了半参数回归模型估计量具有矩相合性.     

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。     

污染数据半参数回归模型中的强相合估计

同删失数据一样 ,在实际工作中经常遇到一些关于污染数据的统计分析问题 .对于删失数据已得到了一系列较为深刻的结果 ,但对污染数据问题的研究却不多 .污染数据回归模型是生物统计中常用的模型 .考虑一类污染数据半参数回归模型 ,建立了模型的参数、回归函数和污染系数的估计 ,并在适当条件下证明了它们具有强相合性 .     

随机删矢下半参数回归模型的另一种估计

在ｘｉ 和ｔｉ 相互独立的假设下, 首先将半参数回归的模型变换成一个标准的线性模型, 利用最小二乘法得到β的估计,然后由残差得出ｇ（ｔ） 的估计, 最后证明它们具有强相合性     

纵向污染数据半参数回归模型中的强相合估计

研究了一类纵向污染数据的半参数回归模型，并在更切合实际的情况下，建立了模型参数和回归函数的估计方法，在适当的条件下，证明了所建立的估计量均具有强相合性。     

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.     

相依样本下回归函数之改良核估计的强相合性

本文在样本序列为同分布Φ-混合的情形下讨论了回归函数之改良核估计的强相合性,同时也给出了强收敛速度。     

强混合序列下非参回归函数加权核估计的强收敛速度

在误差项为强混合序列的条件下,利用随机变量部分和的矩不等式,讨论非参回归函数加权核估计的强相合性,给出其收敛速度.当样本矩足够大时,强相合的收敛速度约等于n-1/2.     

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．