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半参数回归模型的渐近有效L-估计 被引量:3

ASYMPTOTIC EFFICIENCY OF L-ESTIMATORS IN SEMI-PARAMETRIC REGRESSION MODEL
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摘要 对半参数回归模型yi=χiTβ+g(χi)+ei,i=1,2,…,n,对非参数函数g(·)采用核估计的方法,构造了参数向量β的L-估计量λn,在一些正则条件下,获得了λn的渐近正态性和非参数函数g(·)的估计量gn(t)的最优收敛速度可达到O(n-(1/3)),并且给出了标准化L估计量λn的渐近分布的Berry-Esseen界. Consider a semi-parametric regression model Y = xTB + g(t) + e, The L-estimators n and g for B and g() are constructed. Under same natural and reasonable conditions, the asymptotic normality and Berry-Esseen bound for n is obtained. The best convergence rate of gn(t) are shown to be O(n-1/3).
出处 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2003年第1期136-144,共9页 Journal of Systems Science and Mathematical Sciences
基金 国家自然科学基金(79970022) 航空基金(98J53125 02J53079)资助课题
关键词 半参数回归模型 L-估计 渐近正态性 BERRY-ESSEEN界 核估计 Semi-parametric regression model, L-estimator, asymptotic normality, Berry- Esseen bound, kernel estimator.
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同被引文献19

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