WOD误差下线性和部分线性回归模型中估计量的渐近性质

发布时间：2021-11-07 00:59

　　回归模型是统计学中发展较早、理论内容丰富并且应用性强的统计模型.由于实际应用的需要,回归模型一直在不断发展进步,并由最初的参数回归模型发展到非参数及半参数回归模型.本篇论文主要讨论参数和半参数回归模型的两个经典模型:线性和部分线性回归模型.在回归模型中通常假设随机误差项是独立的,但事实上这一假设并不合理,尤其是在处理连续收集的经济数据中.因此,本篇论文主要考虑相对宽泛的相依随机误差:WOD随机误差,及由WOD随机变量序列产生的线性过程误差.首先,考虑经典的线性回归模型:Yi=xi’β+ei,i=1,...,n,≥1,其中x1,x2,…,xn是p× 1维的已知设计向量,e1,e2,…,en是均值为0的WOD随机误差,β是p×1l维的、未知的参数向量.本文先利用随机变量的截尾技术和常用不等式,建立WOD随机变量加权和的几乎处处收敛性,然后利用该强收敛性和Bernstein型不等式,进一步研究WOD随机误差下线性模型（1）中β的M估计的强相合性,所得结果将推广Chen和Zhao[113],陈希孺和赵林城[114]及Wu和Jiang[65]的相应结论.其次,在上述结果的基础上,继续深入研究M估... 

【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校

【文章页数】：131 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图６．１－６．１２发现，不管ｆ的取值为多少，随着样本量ｎ的增加，义－／３和??如⑴－Ｓ⑷在０的附近波动，并且波动范围明显减小．该数值模拟的结果与定??理６．１的理论结果相吻合．??

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3480855