基于LENQD序列生成的线性过程误差回归函数小波估计Berry-Esseen界

在LENQD相依序列生产的线性过程误差下,研究了固定设计非参数回归模型小波估计.利用LENQD序列的矩不等式和特征函数不等式,建立了未知回归函数小波估计的Berry-Esseen界.通过选取适当的参数,其界可达O(n^(−1/6)).所得结果推广了相关文献的研究结果.

-混合样本下回归权函数估计的一致渐近正态性

在ρ^-混合样本下,探讨固定设计回归模型的权函数估计的一致渐近正态性,并给出它的收敛速度:约为-n 1/6。

强混合误差回归函数小波估计的Berry-Esseen界

设回归模型Y_(ni)=g(t_(ni))+ε_(ni),i=1,…,n,其中{t_(ni)}为固定设计点列,g(·)是定义在[0,1]上的未知函数,{ε_(ni)}为随机误差.该文主要讨论了误差为强混合序列情形下,回归函数g(·)小波估计的Berry-Esseen界,其界可达O(n^(-1/6)).

φ混合误差下回归函数小波估计的渐近正态性

对于非参数固定设计回归模型Y_i=g(x_i)+ε_i,其中{x_i}为固定设计点,{ε_i}为φ混合样本序列.在较合理的条件下讨论了未知回归函数g的小波估计的渐近正态性.