PA样本回归权函数估计的一致渐近正态性

在平稳PA样本下,讨论了非参数回归模型中权函数估计的一致渐近正态性,并给出了这个估计的一致渐近正态性的收敛速度.

PA样本非参数回归权函数估计的强相合性

在 PA样本下 ,讨论非参数回归模型中权函数估计的强相合性及强一致相合性 .

NA样本非参数回归权函数估计的强相合性

在 NA样本下 ,讨论了非参数回归模型中权函数估计的强相合性及强一致相合性 ,并把这个结果应用于 Gasser- Muller估计和 Priestley and Chao估计 .

混合误差下回归权函数估计的强相合性

对非参数模型Ｙ（ｎ）ｉ＝ｇ（ｘ（ｎ）ｉ）＋ξ（ｎ）ｉ，用权函数ｇｎ（ｘ）＝∑ｎｉ＝１Ｗｎｉ（ｘ）Ｙ（ｎ）ｉ；估计ｇ（ｘ），在误差为某些相依随机变量列下，我们获得了ｇｎ（ｘ）。

固定设计下权函数估计的相合性

本文在φ-混合误差和固定设计下讨论权函数估计的完全收敛性和r阶均方相合性(其中r>2)

混合误差下回归权函数估计的强相合性

目的研究混合误差下回归权函数估计的强相合性。方法讨论了-混合序列加权和的强收敛性。结果在适当的条件下,得到了混合误差下回归函数估计的强相合性。结论获得了权函数估计的大样本性质。

PA序列生成的线性过程误差权函数估计的Berry-Esseen界

在由PA序列生成的线性过程误差下,讨论了非参数回归函数加权估计的Berry-Esseen界,其Berry-Esseen界可达O(n^(-1/6)).

ρ混合序列权函数估计的渐近性质

为研究非参数回归模型中ρ混合序列权函数估计的渐近性质问题,在矩条件较合理的情形下,采用相依序列概率不等式以及截断的方法,获得了回归函数g(·)权函数估计的几乎处处收敛的强相合性;在矩条件和权函数条件较合理的情形下,利用相依序列概率不等式以及Bernstein大小分块和Lyapunov中心极限定理的方法,获得了回归函数g(·)权函数估计的渐近正态性.将其他相依序列下相应方法和结论推广到ρ混合序列.

NA相依样本下固定设计非参数回归权函数估计

在 NA相依样本下 ,研究固定设计非参数回归权函数估计的强相合性和完全收敛性 ,获得了一些较合理的充分条件 ,较好地推广和改进了

固定设计下权函数估计的相合性

本文在随机右删失场合下讨论了固定设计下回归函数估计的渐近无偏性、弱相合性、强相合性和均方相合性．

区间数据的近邻权函数估计

本文探讨了区间数据情况下,随机变量(X,Y),其中X∈Rd,Y∈R1,(X,Y)的分布未知的情况下怎样利用区间数据来估计回归函数m(x)=E(Y|X=x)。并且证明了估计的大样本性质。

基于IGGⅢ权函数的平面点云抗差估计

三维激光扫描技术在建筑物表面测量中已经得到越来越多的应用,针对平面点云中的小粗差在抗差估计中难以剔除的问题,将IGGⅢ权函数与加权总体最小二乘法相结合,提出了IGGⅢ权函数抗差估计方法。分别采用验后方差估计法、Huber权函数抗差估计法、IGGⅢ权函数抗差估计法对两组点云进行平面拟合计算。结果表明,通过对IGGⅢ权函数抗差估计模型中K0、K1的设置,可以有效地将点云进行分层定权处理,与验后方差估计法相比,通过多次迭代过程,有效降低淘汰段的小粗差对点云平面拟合的影响。与Huber权函数抗差估计法相比,IGGⅢ权函数抗差估计法对可疑段的过大误差进行降权处理,使其平面拟合精度更高。

NA样本回归函数估计的强相合性

在非参数回归模型Yi=g(xi)+εi,1≤i≤n中,研究了当{εi,1≤i≤n}为一致可积的平稳NA相依序列时,未知函数g(x)的权函数估计gn(x)=∑ni=1wni(x)Yi的强相合性。

PA样本回归函数估计的强相合性

针对非参数回归模型Yi=g(xi)+εi,1≤i≤n,在{εi,1≤i≤n}为一致可积的平稳PA相依序列条件下,得到未知函数g(x)的权函数估计gn(x)=n∑i=1wn(x)Yi的强相合性.

回归函数的核估计法及其在经济分析中的应用

简介了非参数估计中的一种核估计方法 ,通过一个财政收支的实例 。

PA序列下半参数回归函数估计的强相合性

对于半参数回归模型Yni=β.tni+g(xni)+εni,(1≤i≤n),在误差{εni,1≤i≤n}为平稳PA相依序列条件下,得到未知函数g(x)的权函数估计和未知参数β估计的强相合性.

m-相依误差回归函数加权估计的强相合性

在ｍ＿相依下，研究非参数回归模型的未知回归函数权函数估计的强相合性，得到了较好的结论．

相协样本半参数回归模型估计的矩相合性

考虑半参数回归模型Y(j) (xin,tin) =tinβ+g(xin) +e(j) (xin) ,1 ≤j≤m ,1 ≤i≤n .利用最小二乘法和权函数估计方法 ,定义 β ,g的估计量βm ,n和gm ,n(x) ,在负相依样本及较弱的条件下证明了这些估计的矩相合性 ,这些结论推广和改进了胡舒合 ( 1 997)关于独立情形的相应结论 .

一类纵向数据半参数模型估计的收敛速度

本文研究了一类纵向数据半参数模型参数和回归函数的估计问题.利用最小二乘法和一般的非参数权函数方法,获得了参数估计量的强收敛速度和回归函数估计量的一致收敛速度,推广了文献[4]的相应结果.

NA样本下固定设计回归估计的渐进正态性

对于固定设计回归模型 ,本文在NA样本、强平稳及较弱的条件下建立了回归权函数估计的渐近正态性 ,应用这一结果具体地讨论了Gasser Muller估计和Priestley Chao估计 。