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部分线性单指标模型的两步M-估计的大样本性质
1
作者
邹清明
朱仲义
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2014年第2期218-233,共16页
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...
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
原文传递
题名
部分线性单指标模型的两步M-估计的大样本性质
1
作者
邹清明
朱仲义
机构
湖南南华大学经济管理学院
复旦大学统计系
出处
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2014年第2期218-233,共16页
基金
教育部人文社科基金(11YJA91009)资助项目
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.
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
Keywords
partially linear single-index model
two-step M-estimators
local linear polynomial
asymptotic normality
分类号
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
部分线性单指标模型的两步M-估计的大样本性质
邹清明
朱仲义
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2014
0
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已选择
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