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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:邹清明[1] 朱仲义[2] ZOU Qingming ZHU Zhongyi(School of Economics and Management, University of South China, Hengyang 421001 Department of Statistics, Fudan University, Shanghai 200433)
机构地区:[1]湖南南华大学经济管理学院,衡阳421001 [2]复旦大学统计系,上海200433
出 处:《系统科学与数学》2016年第11期2099-2117,共19页Journal of Systems Science and Mathematical Sciences
基 金:教育部人文社科基金(11YJA91009)资助课题
摘 要:单指标模型是一类非常重要的半参数回归模型,不仅可以降低数据维数,克服多元数据中的"维数祸根"问题,而且能抓住高维数据的主要特征.文章研究部分线性单指标模型的M-估计,利用B-样条近似技术逼近非参数函数,提出了获得模型中未知参数M-估计的方法,在一些正则条件下,研究了回归函数以及回归系数的M-估计的渐近性质.随机模拟结果表明了文中M-估计具有稳健性.The single-index model is an important tool in multivariate nonparamet- ric regression. Not only it can reduce the dimension of data and avoid the so-called "curse of dimensionality" in multivariate nonparametric regression, but also can cap- ture the main feature of high-dimensional data. This paper deals with M-estimatorfor the partial linear single-index model. An M-estimator procedure based on B-spline approximation is proposed in this paper. Under some mild regular conditions, the asymptotic properties of the proposed M-estimator of unknown function and the M- estimator of parameter are investigated. A finite sample simulation study indicates that the M-estimators proposed in this paper are robust.
分 类 号:O212.7[理学—概率论与数理统计]
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