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题名部分线性单指标模型的两步M-估计的大样本性质
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作者
邹清明
朱仲义
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机构
湖南南华大学经济管理学院
复旦大学统计系
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出处
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2014年第2期218-233,共16页
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基金
教育部人文社科基金(11YJA91009)资助项目
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文摘
单指标模型是一类非常重要的非参数多元回归模型,不仅可以降低数据维数,而且能抓住高维数据的主要特征.本文研究部分线性单指标模型的参数的M-估计,利用局部多项式近似技术,提出了获得模型中未知参数的两步M-估计方法,在一些正则条件下,研究了回归函数及其导数以及回归系数的M-估计的渐近性质,利用随机模拟方法,研究了估计的小样本性质.
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关键词
词部分线性单指标
两步m-估计
局部线性多项式
渐近正态性
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Keywords
partially linear single-index model
two-step m-estimators
local linear polynomial
asymptotic normality
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分类号
O212.7
[理学—概率论与数理统计]
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题名纵向数据下部分线性单指标模型M-估计的大样本性质
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作者
夏亚峰
赵玉环
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机构
兰州理工大学理学院
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出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2018年第5期159-164,共6页
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基金
国家自然科学基金(61663024)
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文摘
针对纵向数据下部分线性单指标模型的参数估计问题以及未知连接函数的估计问题,提出了一种稳健的对单指标部分和线性部分参数同时进行估计的M-估计方法,对未知连接函数做局部多项式估计,在一些正则条件下,研究了回归函数及其导数以及回归系数的M-估计的渐进性质,利用随机模拟方法,验证了所提方法的有效性.
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关键词
部分线性单指标模型
两步m-估计
局部线性多项式
渐进正态性
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Keywords
partially linear single-index model
two-step m-estimators
local linear polynomial
asymptotic normality
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分类号
O212.7
[理学—概率论与数理统计]
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