一类密度估计的r阶平均相合性

Prakasa Rao在文献 [1 ]中提出了一类密度估计 fn( x) .本文在一些较弱的条件下 ,研究 fn( x)逐点 r阶平均相合性和一致

纵向数据半参数回归模型估计的r阶平均相合性

本文考虑纵向数据下半参数回归模型:yij=xij′β+g(tij)+eij,i=1,…,m,j=1,…,ni.基于最小二乘法和一般的非参数权函数方法给出了模型中参数β,回归函数g(·)和误差方差σ2的估计,并在适当条件下证明了估计量的r(r≥2)阶平均相合性.

系统误差下估计的r阶平均相合性

针对含有系统误差的线性回归模型Yn=Xnβ+Iη+e,研究了参数β和η估计的性质。当随机误差和设计矩阵满足一定的条件时,考虑η和β估计的r阶平均相合性。在0<r<1和r≥1两种不同的取值范围内,分别证明了其估计η^和β^的r阶平均相合性。

一类混合误差下半参数模型估计的r阶平均相合性

对半参数回归模型yi=xiβ+g(ti)+ei,i=1,2,…,n,运用最小二乘法和非参数核方法给出了β和g(·)的估计的定义,将误差序列推广为的混合误差序列下证明了参数β和非参数函数g(·)的估计量的r阶平均相合性,丰富了相依误差下半参数回归模型估计的理论研究.

一类纵向数据半参数模型估计的平均相合性

考虑如下纵向数据半参数回归模型:yij=xijβ+g(xij)+еij,i=1,2,…,n,j=1,2,…,mi,结合现有文献,利用最小二乘法和非参数权函数估计方法给出了模型中参数分量β,回归函数g(.)和误差方差σ2的估计量形式,并在适当条件下,证明了它们的r(r≥2)阶平均相合性。这些结果是截面数据半参数回归模型yi=xiβ+g(xi)+еii=1,2,…,n,的研究基础上的推广。

混合误差半参数回归模型估计的相合性

研究了误差为φ混合和ψ混合序列的半参数回归模型,综合最小二乘法和非参数权函数估计方法,分别定义了待估参数β和未知函数g的估计量βm,n和gm,n(x).利用混合序列的矩不等式及凸函数的性质,在较弱的条件下证明了这些估计量的强相合性与矩相合性,这些结果推广了已有的相应的研究结果.

φ混合序列下半参数模型估计的相合性

研究误差序列为φ混合序列的半参数回归模型,利用φ混合序列的Rosenthal型不等式和截尾的方法,讨论参数β的最小二乘估计量和未知函数g(·)的非参数估计量的强相合性和r阶平均相合性.