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混合线性模型M估计的强相合性

数学物理学报（A辑） 2005年第1期25卷 41-46页

作者：吴群英桂林工学院数理系桂林541004

研究了混合样本线性模型中回归参数M估计的强相合性,在较弱的矩条件下,获得了M估计是强相合的充分条件,实质性地改进和推广了文[1]定理3.1.

关键词： ρ混合样本线性模型 M估计强相合性

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半参数回归模型小波估计的强相合性

数学学报（中文版） 2006年第6期49卷 1417-1424页

作者：胡宏昌胡迪鹤武汉大学数学与统计学院

考虑半参数回归模型y_i^(n)=X_i^((n)T)β+g(t_i^(n))+ε_i^(n)(1■i■n),其中β∈R^d为未知参数,g(t)为[0,1】上的未知Borel函数,X_i^(n)为R^d上的随机设计,随机误差序列{ε_i^(n)}为鞅差序列,{t_i^(n))为[0,1]上的常数序列．本文用小... 详细信息

关键词：半参数回归模型鞅差序列强相合性

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固定设计下半参数回归模型估计的强相合性

数学学报（中文版） 1994年第3期37卷 393-401页

作者：胡舒合安徽大学数学系合肥230039

对于半参数模型ｙｉ（Ｔ）＝βｘｉ（Ｔ）＋ｇ（ｔｉ（Ｔ））＋εｉ（Ｔ），本文综合最小二乘和一般的非参数估计方法，定义了β，ｇ的估计量βＴ，ｇＴ，在适当条件下证明了它们的强相合性，

关键词：半参数回归模型强相合性估计

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ARMA序列MA参数G-M估计的强相合性

应用概率统计 1999年第2期15卷 135-140页

作者：陈伏兵淮阴师范学院江苏淮阴223001

文献［１］给出了ＡＲＭＡ序列ＭＡ参数的Ｇ－Ｍ估计，并证明了估计的渐近正态性．本文证明了这种估计的强相合性．

关键词： G-M估计强相合性 ARMA序列参数估计

广义线性模型中极大拟似然估计的渐近正态性与强相合性

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中国科学（A辑） 2005年第11期35卷 1236-1250页

作者：尹长明赵林城中国科学技术大学统计与金融系

在广义线性模型中,当λn→∞,supi≥1 E||ei||2+α0), 且其他一些正则条件满足时,证明了极大拟似然估计(MQLE)是渐近正态的;进一步假定 ,证明了MQLE是强相合的,其中λn(λn) 是∑i=1 nZiZiT的最小(最大)特征根,Zi是有界的p×q回归系数,... 详细信息

在广义线性模型中,当λn→∞,supi≥1 E||ei||2+α0), 且其他一些正则条件满足时,证明了极大拟似然估计(MQLE)是渐近正态的;进一步假定 ,证明了MQLE是强相合的,其中λn(λn) 是∑i=1 nZiZiT的最小(最大)特征根,Zi是有界的p×q回归系数,ei=yi-Eyi,yi 是q×1响应变量．也讨论了设计阵Zi是自适应的情形．

关键词：广义线性模型拟似然估计渐近正态性强相合性

误差为鞅差序列的部分线性模型中估计的强相合性

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数学物理学报（A辑） 2007年第5期27卷 788-801页

作者：李国亮刘禄勤武汉大学数学与统计学院武汉430072

考虑回归模型: yi=xiβ+g(ti)+σiei,i=1,2,…,n,其中σi=f(ui),(xi,ti,ui)是固定非随机设计点列, f(·),g(·)是未知函数,β是待估参数,ei是随机误差且关于非降σ-代数列{Fi,i≥1}为鞅差序列.对文献[1]给出的基于f(·)及g(·)的一类非... 详细信息

考虑回归模型: yi=xiβ+g(ti)+σiei,i=1,2,…,n,其中σi=f(ui),(xi,ti,ui)是固定非随机设计点列, f(·),g(·)是未知函数,β是待估参数,ei是随机误差且关于非降σ-代数列{Fi,i≥1}为鞅差序列.对文献[1]给出的基于f(·)及g(·)的一类非参数估计的β的最小二乘估计βn和加权最小二乘估计βn,在适当条件下证明了它们的强相合性,推广了文献[6]在ei为iid情形下的结果.

关键词：部分线性模型最小二乘估计加权最小二乘估计鞅差序列强相合性