混合误差半参数回归模型估计的相合性  

Consistency of estimators for semiparametric regression model under mixing errors

作　　者：王星惠[1] 朱春华[1] 李晓琴[1] 

机构地区：[1]安徽大学数学科学学院,安徽合肥230039

出　　处：《纯粹数学与应用数学》2011年第1期100-106,共7页Pure and Applied Mathematics

基　　金：国家自然科学基金(10871001);安徽大学学术创新团队(KJTD001B);宿州学院青年基金(2009yzk25)

摘　　要：研究了误差为φ混合和ψ混合序列的半参数回归模型,综合最小二乘法和非参数权函数估计方法,分别定义了待估参数β和未知函数g的估计量βm,n和gm,n(x).利用混合序列的矩不等式及凸函数的性质,在较弱的条件下证明了这些估计量的强相合性与矩相合性,这些结果推广了已有的相应的研究结果.The aim of this paper is to investigate the semiparametric regression model with φ mixing and ψ mixing errors.The methods of least squares and weight function are used to define the estimators βm,n andgm,n（x） for unknown parameter β and unknown function g,respectively.The strong consistency and the moment consistency for these estimators are proved under some weaker conditions by using the moment inequalities of mixing sequences and the property of the convex function,which generalize the cited results.

关 键 词：Φ混合序列 ψ混合序列 半参数回归模型 强相合性 r阶平均相合性 

分 类 号：O212.7[理学—概率论与数理统计]