摘要
研究一类新的非参数回归模型回归函数的核估计问题,其中误差项为一阶非参数自回归方程.通过重复利用Watson-Nadaraya核估计方法,构造了回归函数及误差回归函数的估计量分别为m(.)和ρ(.),在适当的条件下,证明了估计量m(.)和ρ(.)的渐近正态性.
In this paper,we study the kernel estimation of a new nonparametric regression model with nonparametric AR（l）.By repeatedly applying Watson-Nadaraya kernel method,we structured the estimators of the regression functionm（.） and the error＇s regression functionρ（.）,under the suitable conditions,we prove the asymptotic normality of m（.） and ρ（.）.
出处
《数学的实践与认识》
北大核心
2017年第1期206-212,共7页
Mathematics in Practice and Theory
基金
国家自然科学基金(60375003)
西安石油大学科技创新基金项目(Z08044)
关键词
非参数模型
回归函数
非参数AR(1)
核估计
渐近正态性
nonparametric regression model
nonparametric autoregressive errors
kernel estimation
asymptotic normality
