混合误差下回归权函数估计的强相合性  

Strong consistency of the weight function estimator in multiple regression with -mixing errors

作　　者：潘丽静[1,2] 郭鹏江[1] 白美利[1] 

机构地区：[1]西北大学数学系,陕西西安710127 [2]渭南师范学院数学与信息科学系,陕西渭南714000

出　　处：《西北大学学报（自然科学版）》2010年第5期756-759,共4页Journal of Northwest University（Natural Science Edition）

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50846021)

摘　　要：目的研究混合误差下回归权函数估计的强相合性。方法讨论了-混合序列加权和的强收敛性。结果在适当的条件下,得到了混合误差下回归函数估计的强相合性。结论获得了权函数估计的大样本性质。Aim To study the strong convergence of weighted function estimator under-mixing errors.Methods Discussing the strong convergence of weighted sums of -mixing random sequences.Results Some sufficient conditions for the strong consistency of the weight function estimator in multiple regression with the fixed design case and -mixing errors was obtained.Conclusion The large sample properties of weighted function estimation was obtained.

关 键 词：-混合 权函数估计 强相合 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]