弱相依半参数回归模型的加权小波估计的渐近正态性

发布时间：2018-04-24 15:57

  本文选题：半参数回归模型 + ψ-弱相依　； 参考：《数学杂志》2017年02期

【摘要】：本文研究了半参数回归模型y_i=X'_iβ+g(t_i)+e_i,i=1,2,···,n,其中{e_i}为ψ-弱相依随机误差序列.利用小波估计的方法得到了参数、非参数的加权小波估计量.在相当一般的条件下,获得了这些小波估计量的渐近正态性,不仅推广了半参数回归模型的相应结果,而且在一定程度上统一了相依半参数回归模型的渐近正态性的理论.
[Abstract]:In this paper, we have studied the semi-parametric regression model y_i=X'_i 尾 G / T _ I) _ I _ T _ I _ 2, n, where {ei} is a 蠄 -weakly dependent random error sequence. The weighted wavelet estimator of parameter and nonparametric is obtained by using wavelet estimation method. Under quite general conditions, the asymptotic normality of these wavelet estimators is obtained, which not only generalizes the corresponding results of semi-parametric regression models, but also unifies to a certain extent the theory of asymptotic normality of dependent semi-parametric regression models.
【作者单位】： 湖北师范学院数学与统计学院;
【基金】：国家自然科学基金资助(11471105)
【分类号】：O212.7

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本文编号：1797292