部分线性模型误差方差的经验欧氏似然估计

论文摘要

统计推断是数理统计研究的重要问题之一,我们知道分布函数不能由各阶矩决定,但是各阶矩能间接反映分布的一些重要信息,尤其是在分布函数未知的情况下,分布的各阶矩就显得尤为重要,如何根据样本对总体分布或分布的数字特征做出合理的推断是统计推断所要解决的问题,而对回归模型误差方差的估计就是其中一种.在回归模型中传统的参数估计方法并没有将样本的各阶矩对参数估计效果的影响考虑进去,以致在估计过程中并没有将样本的各阶矩所含有的信息对估计的影响充分反映出来,进一步影响到估计的效果.本文在利用经验欧氏似然方法的情况下,充分考虑误差的各阶矩所蕴含的信息,重新对回归模型中的误差方差进行估计.在固定设计的情形下,证明了估计量的渐近正态性,求出其渐近方差,将之与用传统的误差方差估计方法进行比较,得到新估计量的渐近方差更小这一结果.

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 彭仁华

导师: 秦永松

关键词: 非参数回归模型,部分线性模型,误差方差,经验欧氏似然,渐近正态性

来源: 广西师范大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 广西师范大学

分类号: O212

总页数: 30

文件大小: 2195K

下载量: 25

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