均方相合性相关论文
回归分析是一种重要的统计推断方法。在实际应用中,它成为理论与实际联系最为密切的统计方法之一,是分析与处理数据、寻求数据之间......
回归分析是使用极其广泛的数据分析方法之一.在实际应用中,它是理论与实际联系十分密切的统计方法,是处理和分析数据、研究数据之......
Brewer于1986年提出Bernstein多项式估计,它是一种非常重要的非参数估计,由于其简洁的代数结构,吸引了许多学者对此估计进行研究,......
以均方相合性为标准,研究连续时间下局部线性估计的均方相合性,首先介绍先前对非参数回归模型的研究成果,通过与NW估计和GM估计的......
在统计学中，分位数是一个非常重要的分布特征。它具有较高的应用背景，如假设检验的临界值、区间估计的端点，尤其在金融业的风险管理中......
小波分析是上世纪80年代开始，逐渐发展成熟起来的一种数学分析，但将小波方法用于半参数回归模型则是近十多年来的事。由于这一方法特......
研究了误差为鞅差序列条件下的线性EV（errors-in-variables）回归模型.利用最小二乘估计方法对模型中β和θ进行估计,证明了估计量的......
在不要求Sn的逆存在的情形下, 给出了可估函数岭估计的弱相合性与均方相合性等价的条件....
考虑误差为α-混合序列下的纵向数据半参数回归模型,基于广义最小二乘法和非参数权函数方法分别给出了模型中未知参数β和未知函数......
给出p阶M-Z型随机变量序列的密度核估计的均方相合性和强相合性,并在独立情形下也讨论了有关结论.......
本文在随机右删失场合下讨论了固定设计下回归函数估计的渐近无偏性，弱相合性，强相合性和均匀相合性。......
在平稳时间序列的谱分析中,估计谱密度的方法很多,谱窗估计法是常用的一种方法。采用这种方法的关键是选择好的窗函数,同时要控制......
对于半参数回归模型yi=xiβ+g(ti)+ei,1≤i≤n,利用最小二乘法和一般加权方法,定义了β,g(的估计量βn,gn(t).在误差为PA序列时,证......
考虑固定设计下的非线性回归模型Yni=g(xni)+εni,1≤i≤n,以及线性回归模型yi=xi1β1+…+xipβp+εi,i=1,2,…,n,当误差为NA序列......
设{Xt,t≥1}为一单边线性平稳过程序列,具有共同的未知密度函数f(x),本文定义通常的f(x)的核估计,在适当条件下,证明了其均方相合......
对于回归模型 Yni =g(xni) +εni,1≤i≤n ,g为未知函数 ,εni 为随机误差 ,用gn(x) =∑ni=1Wni(x,xn1 ,… ,xnn)Yni 估计g(x) ,在......
分位数估计有重要的研究意义,它在许多领域有广泛应用.在非参数分位数估计中,线性组合的分位数估计是一种非常重要的估计方法,通常......
文章考虑了误差为鞅差序列下的纵向数据半参数回归模型，基于广义最小二乘法和非参数权函数方法分别给出了模型中未知参数β和未知函......
