随机函数的多项式最佳逼近与线性回归模型的非线性推广  

Polynomial Best Approximation of Random Function and Spreading for Linear Regression Modle under Non-linear situation

作　　者：陈乃辉[1,2] 

机构地区：[1]中央财经大学应用数学学院,北京100081 [2]北京工业大学应用数理学院,北京100022

出　　处：《广西师范学院学报（自然科学版）》2007年第1期21-24,33,共5页Journal of Guangxi Teachers Education University(Natural Science Edition)

摘　　要：将泛函分析的逼近论方法运用于随机函数空间,而在此观点下,给出线性回归模型理论的非线性推广,且得到其回归(最佳逼近)系数与回归(最佳逼近)误差的强相合估计.The paper applies approximating throry of functional analysis to the space of random function, it spreads linear regression modle to geeral non-linear situation and obtain a strong consistent estimate for regression（best approximation） coefficient and regression（best approximation） error.

关 键 词：最佳逼近 线性回归模型 强相合估计 增长点 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]