多元线性模型中最小距离估计分布的随机加权逼近  

Approximation to the distribution of least distances estimate in multivariate linear models by randomly weighted bootstrap

作　　者：吴耀华[1] 曹懿[1] 

机构地区：[1]中国科学技术大学统计与金融系,安徽合肥230026

出　　处：《中国科学技术大学学报》2006年第9期923-926,共4页JUSTC

基　　金：国家自然科学基金(10471136);教育部博士点基金(20030358053);中国科学院知识创新工程资助

摘　　要：考虑多元线性模型,用随机加权的办法得到最小距离估计(least distances estimate,LDE)的渐近分布的近似,指出可以用给定样本下随机加权下的LDE的条件分布去近似LDE的渐近分布.The method of randomly weighted bootstrap was used to derive the approximation to the distribution of least distances estimate （LDE）in multivariate linear models. It is shown that the approximation is asymptotically valid under some mild conditions.

关 键 词：多元线性模型 最小距离估计 随机加权 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计]