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线性模型的最小二乘估计的中偏差及其重对数律 被引量：3

MODERATE DEVIATIONS AND THE LAW OF ITERATED LOGARITHM FOR LSE IN LINEAR MODEL
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摘要 本文研究了线性模型的最小二乘估计的中偏差.通过估计Laplace渐近积分,得到了随机误差为取值于Rd的相互独立同分布随机变量情形下的中偏差与重对数律的结果. We consider the moderate deviations and the law of the iterated logarithm for the least square estimators in linear models with i. i. d R^d-valued random errors. A moderate deviation principle is obtained by Laplace asymptotic integral method. In addition, a law of the iterated logarithm is also presented.
作者 樊军 高付清
机构地区 武汉大学数学与统计学院
出处 《数学杂志》 CSCD 北大核心 2007年第1期60-64,共5页 Journal of Mathematics
基金 国家自然科学基金资助项目(10271091)
关键词 线性模型 最小二乘估计 中偏差 重对数律 linear model least square estimator moderate deviations law of the iterated logarithm
分类号 O211.4 [理学—概率论与数理统计]
  • 相关文献

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共引文献1

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引证文献3

二级引证文献1

数学杂志
2007年 第1期

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