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考虑半参数回归模型Y=X′β+g(T)+e,其中(X,T)为取值RP×[0,1]上的随机向量(p≥1),β为p×1的未知参数向量,g为定义于[0,1]上的未知函数,e为随机误差,Ee=0,Ee2=σ2>0,且与(X,T)独立,Y被一个与之独立的随机变量V所截,此时仅能观察到Z=min(Y,V),δ=I(YV).综合最近邻法和最小二乘法,定义了β、g和σ2的估计量,在适当的条件下证明了σ2的估计量的渐进正态性.