误差为NSD序列的广义线性模型的M估计的强相合性

发布时间：2019-07-11 06:41

【摘要】：研究了以NSD序列(negatively superadditive dependent)为误差的广义线性模型,得到了未知参数的M估计.在较弱的条件下,利用指数不等式、NSD序列加权和的强收敛性和Borel-Cantelli引理等证明了未知参数M估计的强相合性.此结果推广了独立误差和NSD误差的线性模型的相应结果.
[Abstract]:The generalized linear model with NSD sequence (negatively superadditive dependent) as error is studied, and the M estimation of unknown parameters is obtained. Under weak conditions, the strong consistency of unknown parameter M estimates is proved by using exponential inequality, strong convergence of weighted sums of NSD sequences and Borel-Cantelli Lemma. The results generalize the corresponding results of the linear model of independent error and NSD error.
【作者单位】： 湖北师范大学数学与统计学院;
【基金】：国家自然科学基金(11471105) 湖北师范大学科研团队(T201505)
【分类号】：O212.1

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本文编号：2512951