半参数回归模型在随机删矢下的估计

首先给出半参数回归模型在随机删矢下的估计，然后证明他们的强相合性．     

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．     

关于随机截断下半参数回归模型中的相合估计的一点注记

文[1]研究了随机截断下半参数回归模型中的相合估计,但其强相合性的证明有些问题。本文给出了其强相合性的新的证明。     

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 .     

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。     

一类半参数回归模型讨厌参数的相合估计

讨论一类半参数回归模型y=xβ+g(t(1)+t(2)α)+e,其中g(·)未知,α、β为实参数,e为随机误差 设有样本{(ti,xi,yi)}ni)′,构造了g(·)、β和讨厌参数α的估计,并证明了其相合性 i,t(2)i=1,ti=(t(1)     

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.     

半参数单指标回归模型的估计及其强相合性

讨论了半参数单指标回归模型y=α7x+g(βTu)+ε,针对未知向量β,给出了一种不同于单指标投影追踪的估计方法,并证明了估计量(^α)n以及βn具有强相合性,最后对所估计方法进行了模拟验证.     

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.     

随机删失场合下部分线性模型的最近邻估计

主要讨论了随机删失场合下,误差为NA序列时的部分线性模型,利用基于分布函数的最近邻估计和最小二乘法,给出了部分线性模型的参数和非参数部分估计,并得到了参数估计o(n-1/4)的收敛速度和非参数部分的强相合性.     

关于截尾数据半参数回归模型的估计理论的一点注记

文[1]研究了截尾情形征半参数回归模型中未知参数及函数的估计问题,得到了它们的大样本性质。本文对这个问题作了进一步的研究,去掉了文[1]中某些过强的条件并改进了部分结论。     

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.     

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.