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似然函数方法是统计学中最重要的方法之一,它通常要求已知总体的类型和形式,总体分布只依赖于若干个未知实参数,然后利用所建立的似然函数对这些未知参数进行推断,在一定的正则条件下,由此方法得到的估计具有良好的统计性质。当我们对问题所知甚少,仅仅知道部分信息(如总体分布的一阶矩,二阶矩等),以至于不能对总体的分布类型和形式做出假定时,便无法构造和使用上述似然函数,这时通过其它途径构造类似于似然函数的形式,有效地加工这部分信息,进行统计推断,常常是有效的。经验似然法就是这样一种方法,它是一种类似于经典的参数似然法的非参数方法,近几年,许多统计学者讨论了这种方法并应用到各种各样的模型中。然而经验似然其计算较为复杂,有学者便想到用欧氏距离来代替似然距离,1994年罗旭研究了“半参数模型的经验欧氏似然估计的大样本性质”。但是在样本独立同分布情形时进行的。本文主要讨论强平稳m相依半参数模型的经验欧氏似然估计及其大样本性质。首先给出正则条件。(A)设J{5
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