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参数回归模型的最大加权似然估计及其性质

Maximum weighted likelihood estimation of parametric regression models and its asymptotic properties
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摘要 对参数回归模型的估计因不同观测点的重要程度不同 ,常常要采用加权估计方法 .提出参数回归模型的最大加权似然估计方法并利用概率论中的大数定律和中心极限定理证明了估计的一致性和渐近正态性 . When different angles of observation bear different significance, we often use weighted estimation method to estimate the regression models. This paper presents maximum weighted likelihood estimation of parametric regression models and proves its asymptotic properties such as consistency and asymptotic normality by using laws of large numbers and central limit theory.
作者 叶阿忠
出处 《福州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2001年第5期10-12,23,共4页 Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition)
基金 福州大学科技发展基金资助项目 (XKJS(QD) 0 0 0 3 )
关键词 参数回归模型 最大加权似然估计 一致估计 渐近正态性 大数定律 中心极限定理 parametric regression models maximum weighted likelihood estimation consistent estimator asymptotic normal
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参考文献3

  • 1James D Hamilton 刘明志(译).时间序列分析[M].北京:中国社会科学出版社,1999..
  • 2刘明志(译),时间序列分析.高阶统计量分析,1999年
  • 3严士键,概率论基础,1982年

共引文献1

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