一类半参数回归模型中非线性最小二乘估计的渐近正态性

讨论了当g(·)的估计取一般非参数估计(包括常见的核估计和近邻估计)时,的最小二乘估计及的估计的渐近正态性     

半参数变系数部分线性回归模型的渐近性质

为了研究半参数变系数部分线性回归模型中非参数分量的统计推断问题,利用局部线性回归方法,给出了变系数函数的porfile最小二乘估计,证明了该估计的渐近偏差、渐近方差,同时获得了该估计的渐近正态性.     

一类半参数回归模型误差方差估计的渐近正态性

考虑半参数线性模型Y=X′β g(T) e，在误差序列为相依情形下，证明了误差方差估计的渐近正态性，推广了文献[4]的结果。     

一类半参数回归模型误差方差估计的渐近正态性

考虑半参数线性模型Y＝X′β g(T) e,在误差序列为相依情形下,证明了误差方差估计的渐近正态性,推广了文献[4]的结果.     

半参数回归模型在随机删失下的估计

综合最近邻法和最小二乘法，定义了β，g和σ^2的估计量，分别就删失分布G已知和未知的情形，在适当的条件下证明了β的估计量的渐近正态性。     

半参数回归模型的差分估计

首次用差分法考虑半参数回归模型，得到了参数和非参数的统计估计量β^、g(t)和δ^2；接着讨论了它们的一些统计特性；最后用均方误差来衡量g-g及β^-β的大小。     

测量误差情况下半参数单调回归模型的估计

为了提高测量误差情况下半参数单调回归模型的估计效率,提出了一种新的估计方法.首先利用核估计方法和纠偏的思想得到了参数的惩罚最小二乘估计,并在此基础上构造了非参数部分的单调估计;其次证明了参数部分估计的渐近分布为正态分布;最后通过随机模拟比较了考虑测量误差和忽略测量误差两种方法所得估计的有限样本性质,结果显示忽略测量误差所得的估计不具有相合性,说明了文中所提出的估计方法的有效性和优越性.     

半参数回归分析法在电力负荷预测中的应用

为了融合参数模型和非参数模型的优点,对半参数回归模型在电力负荷预测中的应用进行了研究.在原始数据预处理的基础上,运用相关性分析理论确定了半参数模型中的参数与非参数变量,构建了半参数回归模型;利用两阶段最小二乘法和权重系数法对回归系数和回归参数进行了估计.算例结果表明,半参数回归分析法具有较高的负荷预测精度和较广泛的适用范围.     

随机删失场合半参数回归模型的误差方差估计

考虑半参数回归模型Y=X'β+g(T)+e,其中(X,T)为取值RP×犤0,1犦上的随机向量(p≥1),β为p×1的未知参数向量,g为定义于犤0,1犦上的未知函数,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.     

截面数据的随机成本前沿面模型的半参数分析

针对横截面数据的随机前沿面成本函数，给出了其半参数方法误差密度估计。因为随机前沿面模型中有2个随机误差因子，若用卷积进行密度估计将是非常复杂的?这里用特征函数构造概率密度估计从而避免了应用卷积进行密度估计的复杂操作：但是这种方法也有不足之处，就在于它对模型有一些弱的假定：点估计依赖于误差因子与模型参数的假定，密度估计依赖于误差因子特征函数的假定．     

半参数回归模型中深度加权小波估计的收敛速度

通过Leica偏光显微镜、傅里叶红外光谱仪、气相色谱仪等仪器表征,分析了天然水晶和不同矿区的普通硅石矿中金属杂质元素和气液包裹体的含量,探讨了适合微波-酸蚀工艺去除石英砂中的气液包裹体的矿物特征。结果表明:杂质元素含量较低、气液包裹体含量较少、液相水填充度较高的石英矿源,适合采用微波-酸蚀工艺去除石英砂中的气液包裹体;所选用的5个矿样中,马达加斯加矿区的石英砂中金属元素杂质含量接近一级天然水晶,并且其气液包裹体含量较少,气液包裹体中气液比较高,适合采用微波-酸蚀工艺去除。     

半参数广义线性模型的一个有效估计量及其渐进性质

考虑了半参数广义线性模型的估计问题。在矩型估计的基础上,讨论了一个有效估计,并研究了其渐进性质。另外把半参数广义线性模型的参数估计的直观评估方法提高到了理论上的判定。还进一步揭示了在半参数模型中有效估计的存在性理论。     

截断情形下污染数据半参数回归模型估计方法

对半参数回归模型yj=xjβ g(tj) εj,j=1,2,…,n进行分析.其中,(xj,tj)为取值于R×[0,1]上的固定设计,β为未知参数,g是定义在[0,1]上的未知函数,εj为随机误差,Eεj=0,Eε2j=σ21.但yj,…,yn受到另一独立同分布的随机变量序列u1,…,un两种不同方式的污染,uj与yj独立,同时,它们被另一独立同分布的随机变量序列截断.最后,利用最小二乘法及矩估计方法给出随机截断情形下两种污染方式的α,β和污染参数的估计.     

带有Berkson测量误差的非线性半参数模型的渐近性质

考虑了协变量带有Berkson测量误差的非线性半参数模型.采用核估计和最小距离方法给出了未知参数γ和未知函数g (·)的估计,证明了未知参数估计的相合性和渐近正态性,同时也给出未知函数估计的收敛速度.所得结果可以应用于生物工程,金融分析,网络工程等领域的数据处理.     

投入报酬递减规律模拟的回归函数模型与参数估计方法

投入报酬递减规律是产品生产中投入与产出的核心规律若要获得最优生产决策,对该规律的模拟是至关重要的．根据长期从事该方向研究的积累,给出了一些可用于对投入报酬递减规律进行模拟的回归函数模型,并提供了相应的参数估计方法,以解决对投入报酬递减规律进行模拟时回归函数模型确定的困难．应用实例分析表明,所给回归函数模型适合对投入报酬递减规律的模拟．     

两两NQD序列下最近邻估计的渐近正态性

研究最近邻密度估计在两两NQD序列情形下的渐近正态性.在适当的条件下,以两两NQR序列的中心极限定理为基础证明相关结论.在相依情形下对最近邻密度估计的渐近正态性给予了证明.推广了独立同分布和其他相依情形下最近邻密度估计的大样本性质.