NQD样本下部分线性模型中估计的强相合性  

Strong consistency of a class of estimates in partial lineal modelfor negatively quadrant dependent samples

作　　者：刘莉[1] 

机构地区：[1]湖北大学数学与计算机科学学院,湖北武汉430062

出　　处：《湖北大学学报（自然科学版）》2004年第4期290-293,302,共5页Journal of Hubei University：Natural Science

基　　金：湖北省教育厅自然科学基金(2002A00010))资助课题

摘　　要：考虑回归模型:yi=xiβ+g(ti)+σiei,1≤i≤n,其中σ2i=f(ui),(xi,ti,ui)是固定非随机设计点列,β是未知待估参数,g和f是未知函数,随机误差序列{ei}为同分布的NQD序列.在一定的条件下,得到了β的最小二乘估计^β、加权最小二乘估计 β和最终加权最小二乘估计 β的强相合性.Consider the regression model:y_i=x_iβ+g(t_i)+σ_ie_i,1≤i≤n,wher σ~2_i=f(u_i),(x_i,t_i,u_i) are known and nonrandom design points,β is an unknown parameter to be estimated,g and f are unknown functions,and the errors ｛e_i｝ are negative quadrant dependent random sequence.Strong consistency for the least squares estimator ,the weighted least squares estimator and the ultimate wighted least squares estimator of β are obtained under some conditions.

关 键 词：强相合性 部分线性模型 随机误差序列 同分布 未知函数 最小二乘估计 样本 固定 随机设计 参数 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计] O211[理学—数学]