半参数回归

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基于半参数回归模型的最小一乘局部线性算法
《纯粹数学与应用数学》2013年第5期513-519,共7页苏正军 刘迎照 
河南省基础与前沿技术研究计划项目(102300410216)
根据最小一乘准则,推导出最小一乘局部线性估计的计算方法,并通过对模拟数据的计算和分析,对比最小一乘核算法和最小二乘局部线性算法,验证了最小一乘局部线性算法是一种有效的,稳健的估计方法,并且有降低边界效应的作用.
关键词：半参数回归模型 最小一乘 局部线性估计 算法 稳健性 
混合误差半参数回归模型估计的相合性被引量：1
《纯粹数学与应用数学》2011年第1期100-106,共7页王星惠 朱春华 李晓琴 
国家自然科学基金(10871001);安徽大学学术创新团队(KJTD001B);宿州学院青年基金(2009yzk25)
研究了误差为φ混合和ψ混合序列的半参数回归模型,综合最小二乘法和非参数权函数估计方法,分别定义了待估参数β和未知函数g的估计量βm,n和gm,n(x).利用混合序列的矩不等式及凸函数的性质,在较弱的条件下证明了这些估计量的强相合性...
关键词：Φ混合序列 ψ混合序列 半参数回归模型 强相合性 r阶平均相合性 
NA样本半参数回归模型估计的矩相合性被引量：8
《纯粹数学与应用数学》2010年第2期262-269,共8页周兴才 胡舒合 
国家自然科学基金(10871001);安徽省高等学校优秀青年人才基金(2009SQRZ176ZD)
考虑了误差为NA序列的半参数回归模型,利用非参数估计方法给出了模型参数的最小二乘估计和加权最小二乘估计,并在适当条件下得到了它们的矩相合性.
关键词：半参数模型 NA变量 最小二乘估计 加权最小二乘估计 矩相合性 
误差为线性过程时半参数模型的估计被引量：1
《纯粹数学与应用数学》2010年第1期171-176,共6页白美利 
国家自然科学基金(5084602);陕西省教育厅专项科研计划基金(03JK059)
对半参数模型Y_(ni)=β·t_(ni)+g(x_(ni))+ε_(ni),(1≤i≤n),利用一般权函数并综合最小二乘法,定义了β,g的估计量β_n,g_n.在误差为线性过程时,获得了β_n和g_n的r阶矩相合性及g_n的渐进正态性.
关键词：半参数回归模型 线性过程 r阶矩相合性 渐进正态性 
半参数回归模型独立情形的分离法估计被引量：1
《纯粹数学与应用数学》2009年第4期654-664,685,共12页陈乃辉 
对半参数回归模型,用L2最佳逼近加矩估计的方法,推出其非参数部分的依L2与强相合联合收敛意义下的估计,及参数部分的强相合与相合渐近正态估计,并设计实行了一个模拟实验.
关键词：半参数回归模型 随机函数逼近 矩估计 相合渐近正态性 
误差为鞅差序列的半参数回归模型参数估计的收敛速度被引量：2
《纯粹数学与应用数学》2008年第2期306-310,共5页朱春浩 
研究误差为鞅差序列的半参数回归模型参数估计的收敛速度.利用非参数分段多项式估计和最小二乘法进行讨论.考虑固定设计下的半参数回归模型:y_i=x_iβ+g(t_i)+e_i,i=1,2,…,n,{e_i)是随机误差,且{e_i,F_i,i≥1}为平稳遍历的平方可积鞅...
关键词：鞅差序列 半参数回归模型 固定设计 收敛速度 重对数律 
污染数据半参数回归模型中估计的相合性被引量：1
《纯粹数学与应用数学》2006年第4期565-570,共6页崔艳丽 赵选民 
国家自然科学基金(79970022);航空科学基金(02J53079);陕西省自然科学基金(2005CS110002)资助
利用最小二乘估计方法和权函数法给出了半参数模型Y=βX+g(T)+ε在某种污染方式下,,βg和污染系数的估计,并在适当条件下证明了它们具有相合性.
关键词：污染数据 污染系数 半参数回归模型 相合性 
半参数回归模型的误差分布的估计的大样本性质被引量：2
《纯粹数学与应用数学》2000年第1期40-48,共9页唐亚宁 赵选民 
国家自然科学基金!( 79970 0 2 2 );航空科学基金!98J5 3 12 5的资助
用分块多项式逼近 g0 ( ·) ,基于M估计 ,研究了半参数回归模型Yi =Xi′β0+ g0 (Ti) +ei,i =1 ,… ,n的误差e的密度f(u)的估计的大样本性质 .在一定条件下 ,证明了 ^fn(u)以概率收敛 ,几乎处处收敛 ,几乎一致收敛和收敛速度 .
关键词：半参数回归模型 误差分布 估计 大样本性质 
半参数回归模型的极小极大线性估计
《纯粹数学与应用数学》1998年第3期9-13,共5页陈兰祥 
国家自然科学基金
给出了半参数回归模型中当累赘参数ｇ（ｔ）一致有界或者ｇ（ｔｉ）落在有界球体内参数β的极小极大线性估计，并指出它们按均方误差收敛的速度达到Ｏ（ｎ－１）．
关键词：半参数回归 极小极大估计 大样本性质 线性估计 
半参数回归模型非参数分量L_1模估计的最优收敛速度被引量：1
《纯粹数学与应用数学》1997年第2期6-11,共6页赵选民 孙浩 
对半参数回归模型，采用分段多项式逼近非参数函数，构造了参数与非参数分量Ｌ１模估计，并获得了非参数分量Ｌ１模估计的最优估计收敛速度为Ｏｐ（ｎ－ｍ＋ｒ［２（ｍ＋ｒ）＋１］）．
关键词：半参数回归模型 L_1模估计 最优收敛速度 
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