半参数回归模型局部多项式估计的渐近性质

利用最小二乘局部多项式方法建立了半参数回归模型参数分量、非参数分量和误差方差的局部多项式估计,在适当的条件下,得到它们的渐近正态性和最优收敛速度。     

半参数回归模型的稳健估计

考虑半参数回归模型yi＝Ti^Tβ g(ti)-εi i=1,2,…n,先由稳健估计的原则得出β^Λ和g^Λ（t)，然后基于影响函数得出这些估计的方差——协方差矩阵。     

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。     

回归误差方差的区间估计

首先将回归函数限制在一个有限维函数空间中,得到一个近似的线性模型,在此基础上,由Fiducial推断给出了误差方差的区间估计.该区间估计形式简单,易于计算.给出了这个区间估计的真实覆盖率和名义水平差异的一个上界,该上界由回归函数与其近似的线性函数的距离界定,并且对所给区间估计的真实覆盖率进行了数值模拟.     

回归误差方差的区间估计

首先将回归函数限制在一个有限维函数空间中,得到一个近似的线性模型,在此基础上,由Fiducial推断给出了误差方差的区间估计。该区间估计形式简单,易于计算。给出了这个区间估计的真实覆盖率和名义水平差异的一个上界,该上界由回归函数与其近似的线性函数的距离界定,并且对所给区间估计的真实覆盖率进行了数值模拟。     

误差方差二次型估计模型的转化

研究一般的回归模型中误差方差的二次型估计的容许性，研究方法是模型的整体转化和局部转化，结果有：（１）二次约束下的线性模型等价于相应的无约束的线性模型；（２）线性等式约束下的线性模型等于某个无约束的线性模型。（３）单个非齐次不等式的束下的线性模型等价于某个无约束的线性模型。（４）通过例子证明了多个线性不等式约束的线性模型不能等价于某个无约束的线性模型。（５）某类非齐次二次型估计的容许性等价于相应在的     

半参数方差函数模型的核与最小二乘估计

介绍具有随机设计的一类半参数方差函数模型。对模型的非参数成份构造了核估计，然后利用最小二乘法估计参数成份，最后证明了估计的若干渐近性质（例如，相合性，渐近正态性等），从而进一步推广和发展了Ｍｕｌｌｅｒ和Ｚｈａｏ的结果。     

不等方差情形下非参数回归模型的小波估计

考虑非参数回归模型Ｙｉ＝ｇ（ｔｉ）＋σｉｅｉ,１≤ｉ≤ｎ,给出了ｇ（ｔ）和ｆ（ｕ）的小波估计ｇｎ（ｔ）和ｆｎ（ｕ）;在适当条件下给出了ｇｎ（ｔ）的弱相合速度,在Ｅ｜ｅｉ＾３｜〈∞下给出了ｇ（ｎ（ｔ）的一致强相合速度,在Ｅ｜ｅｉ｜＾２＋δ〈∞下得到ｇｎ（ｔ）的渐近正态性结果;在Ｅ｜ｅｉ｜＾３＋δ〈∞下证明了ｆｎ（ｔ）的一致强相合性。     

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二阶段估计的渐近理论

考虑回归模型yi＝xiβ＋g（ti）＋ei，1≤i≤n，g为R1上未知函数，β为p×1维待估参数向量．基于近邻权函数利用文献[1]中给出的方法建立了β和g的估计量βn，gn，并且证明了它们具有很好的大样本性质     

线性模型中误差方差估计的级数形式的收敛速度

设y_i=x_i′β e_i,i=1,…,n是一般线性模型,σ~2=Vare_i,记误差方差σ~2的估计量为δ_n~2,δ_n~2是残差平方和(除以适当的自由度)。假定试验误差e_1,e_2,…独立同分布。本文研究了δ_n~2的级数形式的收敛速率。     

经济计量模型中误差方差的实用估计

在一般条件下讨论了实用的经济计量模型中扰动项方差的上界,并说明在相当大一类估计方法中,Dufour(1998)的结论仍是成立的。     

正态线性模型中误差方差的一类不可容许的二次型估计

设 y_1,y_2,…y_n 是均值为β,方差为σ~2的相互独立的随机变量,β∈R~1,σ~2>0均是未知参数。本文证明了:当α>1/(n+2) 时,在损失函数(d-σ~2)~2/σ~4下,αS~2+b(?)~2不是σ~2的可容许估计,其中 S~2=(?)(y_i-(?))~2,(?)=1/2(?)y_i.     

方差分量模型中均值参数线性估计的可容许性

考虑模型:{Y=β+ε Eε=0 Eεε′=sum from i=1 to m θ_iv_i }其中 v_i≥0已知;β∈R~k,θ_i>0为未知参数,i=1,2,…,m.对于上述模型,本文得到了在矩阵损失函数下均值参数线性估计可容许性的充要条件.     

基于纵向数据半参数模型的AIDS疗法评价及预测

本文根据ACTG公布的两组数据320和193A建立了纵向数据半参数模型，利用改进的最小二乘局部线性核估计法得到了非参数部分的估计，从而对AIDS患者的服药疗效给出了量化评价，并对继续服药的疗效做了预测．     

方差分量模型中回归系数的线性Minimax估计

定义了三种不同的Minimax估计．在矩阵损失下得到了方差分量模型的回归系数(分别是在齐次线性估计类和非齐次线性估计类中)的线性Minimax估计．结果表明,Minimax估计是压缩型估计．     

非线性自回归模型误差密度估计的Berry-Esseen界

考虑非线性自回归模型Xi=rθ(Xi-1,…,Xi-s)+εi,其中:θ为q维未知参数;{εi}为独立同分布的随机误差,且均值为0、方差为σ2.在适当的假设条件下,给出非线性自回归模型误差密度估计的Berry-Esseen界.