强相合估计

作品数：32被引量：100H指数：6
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面板数据均值变点的强相合估计被引量：1
《淮北师范大学学报（自然科学版）》2018年第4期6-11,共6页尉梦珂 魏岳嵩 陈璐 
安徽省高校自然科学基金项目(KJ2018A0384)
对于面板数据模型,为研究其均值变点强相合估计问题,文章运用累积和方法,给出均值变点位置的估计量,证明此估计是变点位置的强相合估计,改进已知的弱相合结果,并给出变点估计的收敛速度.
关键词：变点 累积和 强相合性 
■混合序列样本回归函数估计的强相合性被引量：1
《高等函授学报（自然科学版）》2012年第4期66-68,共3页詹鸿 吴利斌 
在较简洁的条件下讨论了■混合序列加权和的完全收敛性,推广了已有的结论,作为应用,给出了■混合序列样本回归函数的一个强相合估计。
关键词：^-φ混合序列 完全收敛性 强相合估计 
艾拉姆咖(ЭРланга)分布参数估计的若干性质
《佳木斯大学学报（自然科学版）》2010年第5期770-771,共2页彭丽丽 李权权 
讨论了艾拉姆咖(ЭРланга)分布参数的矩估计和极大似然估计的效率及其若干性质.
关键词：艾拉姆咖(ЭРланга)分布 效率 强相合估计 最优渐近正态性估计 
随机截尾下污染数据部分线性模型的强相合估计被引量：1
《大学数学》2010年第4期98-101,共4页陈琴 
湖北师范学院研究生启动基金资助项目(2007D57);湖北省教育厅科学技术研究资助项目(D20092207)
考虑一类新的污染数据部分线性模型,当受污染后的因变量被随机右截断时,就截断分布已知的情形,利用所获得截断观测数据构造了模型中的参数分量,非参数分量及污染系数的估计量,并在适当的条件下,证明了这些估计量的强相合性.
关键词：随机截断 污染数据 部分线性模型 强相合性 
AR模型阶数的强相合估计被引量：2
《昆明理工大学学报（理工版）》2009年第3期117-120,124,共5页彭家龙 吴宏锷 刘次华 
国家自然科学基金资助(项目编号:10301011)
引入贝叶斯因子来判定AR模型的阶数,给出AR模型阶数k的一个强相合估计,最后用随机模拟对其与AIC(k),BIC(k)两种定阶准则进行比较得出,该估计量的判别效果优于AIC(k)准则.
关键词：模型 阶数的估计 贝叶斯因子 强相合性 
基于强大数定律的参数估计的评价方法被引量：1
《沈阳师范大学学报（自然科学版）》2009年第2期155-157,共3页刘刚 高文军 吴晓明 
利用强大数定律和切比雪夫不等式对未知参数估计量的2种评价标准作了研究,给出了总体方差的一个无偏估计;分析了相合估计与强相合估计的关系,证明了判别相合估计量的一个命题,指出满足一定条件的最大似然估计具有强相合性。
关键词：切比雪夫不等式 强大数定律 无偏估计 强相合估计 
Γ-分布形状参数的修正极大似然估计被引量：2
《湘南学院学报》2009年第2期21-23,共3页欧阳光 
指出Γ-分布形状参数α的修正极大似然估计αL的值可以用普赛函数ψ(·)的反函数来计算,证明了αL是α的强相合估计,而且渐近地服从正态分布.
关键词：Γ-分布 形状参数 修正极大似然估计 强相合估计 
一类纵向数据半参数模型中的强相合估计被引量：6
《数理统计与管理》2008年第5期864-868,共5页田萍 马国锋 
河南省高校青年骨干教师资助计划(2006141);河南省基础与前沿技术研究(072300410090);河南省教育厅自然科学基金项目(2007110033)
本文考虑如下纵向数据半参数回归模型:y_(ij)=x′_(ij)β+g(x_(ij))+e_(ij).结合最小二乘法和非参数权函数估计方法得到模型中参数β,回归函数g(·)的估计,并在适当条件下证明了估计量的强相合性.
关键词：纵向数据 半参数回归模型 强相合性 
污染数据回归模型的强相合估计
《安徽师范大学学报（自然科学版）》2007年第4期447-450,共4页杜敏 
安徽省省级教学研究项目(JYXM2003159)
讨论了(I)型污染回归模型,并不假定误差分布为正态,分别从误差方差为已知和未知两个方面给出污染系数及回归系数的参数估计,并在适当的条件下证明其强相合性.
关键词：污染系数 污染数据 强相合估计 
随机函数的多项式最佳逼近与线性回归模型的非线性推广
《广西师范学院学报（自然科学版）》2007年第1期21-24,33,共5页陈乃辉 
将泛函分析的逼近论方法运用于随机函数空间,而在此观点下,给出线性回归模型理论的非线性推广,且得到其回归(最佳逼近)系数与回归(最佳逼近)误差的强相合估计.
关键词：最佳逼近 线性回归模型 强相合估计 增长点 
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