缺失数据下局部M-估计  

The local linear M-estimation under missing response data

作　　者：张成毅[1] 罗双华[1] 

机构地区：[1]西安工程大学理学院,陕西西安710048

出　　处：《西安工程大学学报》2012年第4期524-529,共6页Journal of Xi’an Polytechnic University

基　　金：陕西省教育厅自然科学专项基金项目(2011JK0492;2010JK560);中国博士后科学基金项目(20110491668);西安工程大学博士基金项目(BS1014)

摘　　要：在缺失响应变量的不完全数据下,对非参数回归模型进行研究.利用稳健的局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的3个局部线性M-估计:完整数据M-估计,加权M-估计和估计的加权M-估计,证明了3个M-估计有相同的相合性和渐近正态性.模拟研究表明估计的加权M-估计优越于一般的加权估计.The nonparametric regressive function with missing response data is studied.Robust local linear regression smoothers are applied to reveal that three local linear M-estimators such as the complete data M-estimator,the weighted M-estimator and the estimated weighted M-estimator have same asymptotic normality and consistency.Simulation studies demonstrate that the estimated weighted M-estimator is better than general weighted estimator.

关 键 词：局部线性回归 M-估计 缺失数据 渐近正态性 相合性 

分 类 号：O211.4[理学—概率论与数理统计]