【摘 要】
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本文讨论了正相协下矩完全收敛以及半参数回归模型中估计量的大样本性质.主要运用了Markov不等式、Cauchy schwartz不等式和慢变化函数h(x)的性质建立了正相协随机变量序列生
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本文讨论了正相协下矩完全收敛以及半参数回归模型中估计量的大样本性质.主要运用了Markov不等式、Cauchy schwartz不等式和慢变化函数h(x)的性质建立了正相协随机变量序列生成的平均移动过程的矩完全收敛性及其精确渐近性.此外,在一定的协方差结构的限制条件下,利用正相协随机变量序列的相关性质和矩不等式对正相协误差下的半参数回归模型中估计量的r阶矩相合性、强相合性以及弱收敛速度进行了研究,得出了相应的结论.本文内容共分为六章.第一章是序言,主要介绍了概率极限理论和半参数回归模型的研究背景及本文的研究依据、意义与内容.第二章是预备知识,介绍了正相协随机变量序列的基本概念及性质、完全收敛性的概念、半参数回归模型中估计量的相合性等相关知识,以及常用不等式(如：Cr不等式、Chebychev不等式、Markov不等式、Cauchy schwartz不等式).第三章讨论了正相协随机变量序列生成的平均移动过程的矩完全收敛及其精确渐近性.第四章讨论了正相协误差序列下半参数回归模型估计的大样本性质,如：r阶矩相合性、强相合性及弱收敛速度.第五章附记部分主要是对本文所得结论与其它相关文献中的结果进行比较和分析.第六章是总结与展望,该部分叙述了本文的主要研究成果、不足之处以及未来还可以继续研究的内容.
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