Asymptotic normality and strong consistency of maximum quasi-likelihood estimates in generalized lin

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In a generalized linear model with q × 1 responses, the bounded and fixed (or adaptive) p × q regressors Zi and the general link function, under the most general assumption on the minimum eigenvalue of ∑ni=1 ZiZi, the moment condition on responses as weak as possible and the other mild regular conditions, we prove that the maximum quasi-likelihood estimates for the regression parameter vector are asymptotically normal and strongly consistent.
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