关于非参数回归模型的误差密度估计  

On Error Density Estimation in Nonparametric Regression

作　　者：余萍[1] 鲁万波[2] 

机构地区：[1]四川农业大学都江堰分校基础部,四川都江堰611830 [2]西南财经大学统计学院,成都610074

出　　处：《四川大学学报（自然科学版）》2005年第5期905-909,共5页Journal of Sichuan University(Natural Science Edition)

基　　金：国家社科基金(01BTJ003)

摘　　要：运用泰勒展式讨论了非参数回归模型中未知误差分布函数f(e)的核密度估计^fn(e)的渐进性质,以及估计量^fn(e)中光滑参数的选择,并给出了f(e)的置信区间.Using Taylor expansion, the authors studied some extension asymptotic properties of a nonparametric kernel density estimation fn （e） of an unknown error density function f（ e ） in a nonparametrie regression model. Then they studied the choice of smoothing parameters both in the regression function and error density. Finally, an approximation confidence interval of f（e） was given.

关 键 词：非参数回归 误差分布 核密度估计 光滑参数 

分 类 号：O212.7[理学—概率论与数理统计]