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.     

鞅差误差下纵向数据半参数模型的均方相合性

文章考虑了误差为鞅差序列下的纵向数据半参数回归模型,基于广义最小二乘法和非参数权函数方法分别给出了模型中未知参数β和未知函数g(.)的估计,在适当条件下,证明了β和g(.)估计量的均方相合性。     

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。     

PA序列下半参数回归函数估计的强相合性

对于半参数回归模型Yni=β.tni＋g（xni）＋εni,（1≤i≤n）,在误差{εni,1≤i≤n}为平稳PA相依序列条件下,得到未知函数g（x）的权函数估计和未知参数β估计的强相合性.     

α-混合误差下纵向数据半参数回归模型的均方相合性

考虑误差为α-混合序列下的纵向数据半参数回归模型,基于广义最小二乘法和非参数权函数方法分别给出了模型中未知参数β和未知函数g（·）的估计,在适当条件下,证明了β和g（·）的估计量的均方相合性．     

误差为线性过程时回归模型估计的均方相合性

对于回归模型Ｙｎｉ＝ｇ（ｘｎｉ）＋εｎｉ为随机误差,用ｇｎ（ｘ）＝∑ｉ＝１Ｗｎｉ（ｘ,ｘ１,…,ｘｎｎ）Ｙｎｉ估计ｇ（ｘ）,在误差是一个弱平稳线性过程时,获得了ｇｎ（ｘ）的均方相合性及一致均方相合性。     

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.     

随机删矢下半参数回归模型估计的相合性

首先给出ｇ（·）的一类核估计和β的最小二乘估计，然后证明它们具有强相合性．     

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.     

误差为NOD样本下的非参数回归模型估计的相合性

研究了误差为NOD序列时的非参数回归模型未知函数估计量相合性问题,而NOD序列比NA序列要弱。利用NOD序列的C r不等式,Jensen不等式以及权函数相关性质,证明了其弱相合性。     

一元线性模型最小二乘估计的强相合性

本文证明了在一定条件下,若LSEβ_(nm)(m是某固定的正整数)是β的强相合估计,那么β_n是β的强相合估计。     

一元线性模型LS估计的r-平均相合性

本文证明了在一定条件下,若LS估计β_(nm)(m是某固定的正整数)是β的r—平均相合估计(r≥2),那么β_n是β的r—平均相合估计     

误差为鞅差序列的回归函数估计的强相合性

在误差为鞅差序列的条件下,研究非参数回归函数加权核估计的相合性获得了一些较弱的充分条件,与此同时对鞅差序列给出了一个简洁实用的Bernstein不等式。     

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核估计的强相合性

在一定条件下得到了样本平稳ρ-mixing下非参数回归函数改良核估计的强相合性,所得结果对混合速度的要求要比样α-mixing,ψ-mixing本相依下对混合速度的要求来得弱．     

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 .