【摘 要】
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统计学中,对相伴次序统计量的研究来源于选择问题,人们本来应该依据某个变量的次序来选择个体.但有时由于该变量的不可获得性,选择实际上是根据另一个与该变量相关的变量的次
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统计学中,对相伴次序统计量的研究来源于选择问题,人们本来应该依据某个变量的次序来选择个体.但有时由于该变量的不可获得性,选择实际上是根据另一个与该变量相关的变量的次序来进行的.相伴次序统计量的相关渐近性质的研究因而有着重要的理论和实际意义.Yang建立了相伴次序统计量的线性组合的渐近性质,并由此得到了很弱条件下回归函数的基于相伴变量的一类估计量的均方相合性.Rao和Zhao建立了经验累积分位回归函数的强相合性及相应过程序列在D[0,1]空间中SkorokhodJ<,1>拓扑下的弱收敛定理.我们在第二章中将Rao和Zhao[2]的结果推广到加权情形,得到了相应的渐近结果.在第三章中,我们运用随机加权估计量的相合性.其中我们用不同于Yang的方法,得到了相伴次序统计量的线性组合的渐近正态性.
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