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多元回归系数强相会估计的一些新结果(Ⅰ)(英文)

Some New Results of the Strong Consistency of Multiple Regression Coefficients(Ⅰ)
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摘要 设有线性模型,假定随机误差e1,e2,…独立同分布,E(e1)=0,E|er|<∞对某个r∈(1,2).本文在较弱的限制条件下,得到β的最小二乘估计为强相合的一些新结果. Let be a linear regression model. Denote by λn and μn the smallest and largest eigenvalues of Assume that the random errors e1,,e2,···are iid., Ee1 =0 and E|e1|r<∞. Under the restriction that μn =0 (λn), this paper obtains the necessary and sufficient condition for the LS estimate of β to be strongly consistent.
作者 金明仲
机构地区 贵州民族学院
出处 《贵州大学学报(自然科学版)》 1997年第1期6-11,共6页 Journal of Guizhou University:Natural Sciences
关键词 线性模型 最小二乘估计 强相合性 多元回归 Linear regression model, Least sequares estimate, Strong consistency
  • 相关文献

参考文献1

  • 1Hilmar Drygas. Weak and strong consistency of the least squares estimators in regression models[J] 1976,Zeitschrift für Wahrscheinlichkeitstheorie und Verwandte Gebiete(2):119~127

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