半参数回归模型中随机加权M估计的强逼近  

STRONG APPROXIMATION OF RANDOM WEIGHTING M-ESTIMATES IN SEMIPARAMETRIC REGRESSION MODEL

作　　者：薛留根[1] 

机构地区：[1]北京工业大学应用数理学院,北京100022

出　　处：《应用数学学报》2002年第4期591-603,共13页Acta Mathematicae Applicatae Sinica

基　　金：国家教育部骨干教师资助计划基金;北京市自然科学基金(1992005号)资助项目

摘　　要：用随机加权法给出了半参数回归模型中参数的随机加权M估计,在一般的条件下证明了用随机加权统计量的分布逼近原估计量误差的分布的强有效性,并给出了M估计的最优强收敛速度.In this paper, the random weighted M-estimates for a semiparametric regression model is given by random weighting method. Under some regular condition, the strong approximation of random weighted M-estimates is established, and the optimal global rates of strong convergence for M-estimates is obtained.

关 键 词：半参数回归模型 随机加权法 M估计 强逼近 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计] O174.[理学—数学]