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φ混合误差下非线性模型LS估计的收敛速度

The Rate of Convergence of the Least Square Estimator in a Nonlinear Regression with ■-mixing Errors
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摘要 本文对非线性模型Xn=yn(θ)+εn;获得了θ的LS估计的a.s收敛速度,推广和改进了PrakasaRao([5])的结果. For nonlinear model Xn=gn(θ)+εn, we obtain the a.s. convergence rate of the LS estimatorθn, provided that {εn} is an φ-mixing errors with Eεi=θ, supiE|εi|t<∝(for some t>2),and other suitabe conditions, which generalized and improved Prakasa Rao'sresult (J. Mult. Anal. 14(1984),315-322).
作者 胡舒合
机构地区 安徽大学
出处 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 1997年第1期58-62,共5页 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics
基金 国家自然科学基金
  • 相关文献

参考文献5

  • 1胡舒合,高校应用数学学报,1994年,9卷,增刊
  • 2胡舒合,Stoch Process Their Appl,1993年,47卷,345页
  • 3邵启满,数学学报,1988年,31卷,736页
  • 4邓永录,随机过程论(译).1,1986年
  • 5Wu C F,Ann Stat,1981年,9卷,501页

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