一类混合序列生成的线性过程误差半参数回归模型小波估计的Berry-Esseen界  

The Berry-Esseen Bounds of Wavelet Estimators for Semiparametric Regression Model Whose Errors form a Linear Process with a Mixing Innovations

作　　者：李永明[1] 郭建华[1] 杨善朝[2] 

机构地区：[1]上饶师范学院数学与计算机科学学院,上饶334000 [2]广西师范大学数学科学学院,桂林541004

出　　处：《应用数学学报》2013年第6期1020-1036,共17页Acta Mathematicae Applicatae Sinica

基　　金：国家自然科学基金(11061029;11061007);江西省自然科学基金(20122BAB201007)资助项目

摘　　要：对于半参数回归模型Y_i=x_iβ+g(t_i)+ε_i,1≤i≤n,其中ε_i=a_je_i-j,而{e_j}是同分布数学期望为零的-混合序列.我们获得了模型中未知回归参数β和回归函数g(·)小波估计量的Berry-Esseen界.在一定的条件下,其Berry-Esseen界可以达到O(n^(-1/6)).把非参数回归模型的相应结果推广到半参数回归模型.Consider the semiparametric regression modelYi=xiβ＋g（ti）＋εi,1≤i≤n,εi=∑j=-∞^∞ajei-j and {ej} are identically distributed and φ-mixing random variableswith zero mean. We obtain the Berry-Esseen bounds of wavelet estimators ofβ and g（·）, which generalize and extend the results of nonparametric regression to semiparametric re- gression. The rates of normal approximation are shown as O（n-1/6） under some certain conditions.

关 键 词：波估计 半参数回归 φ混合 BERRY-ESSEEN界 

分 类 号：O212.7[理学—概率论与数理统计]