摘要：设g为未知函数,x_i^((n))为巳知设计点列,为随机误差,用g_n(x)=sum from i=1 to n(W_(ni))(x x_1^((n)),…,x_n^((n))估计g(x),在误差为某些相依随机变量列时,我们获得了g_n(x)的r阶平均相合和一致强相合性。

摘要：对于半参数模型ｙｉ（Ｔ）＝βｘｉ（Ｔ）＋ｇ（ｔｉ（Ｔ））＋εｉ（Ｔ），本文综合最小二乘和一般的非参数估计方法，定义了β，ｇ的估计量βＴ，ｇＴ，在适当条件下证明了它们的强相合性，

摘要：考虑回归模型 :yi=xiβ+g(ti) +σiei,1≤ i≤ n.其中 σ2i=f(ui) ,(xi,ti,ui)是固定非随机设计点列 ,f (· )和 g(· )是未知函数 ,β是待估参数 ,ei 是随机误差 .对文 [1 ]给出的基于 g(· )及 f(· )的一类非参数估计的β的最小二乘估计β^ n和加权最小二乘估计βn,本文通过重抽样的方法构造了 β^n 和 βn 的 Bootstrap统计量 β^ *n 和 β*n .证明了在给定原样本的条件下 ,n (β^ *n -β^ n)和 n (β*n -β^ n)分别与 n (β^ n-β)和 n (βn-β)有相同的渐近分布 .

摘要：本文研究异方差回归模型Ｙ（ｎ）ｉ＝ｇ（ｘ（ｎ）ｉ）＋ε（ｎ）ｉ，ｉ＝１，…，ｎ，其中ｇ是未知实函数，ｘ（ｎ）ｉ是非随机设计点列，ε（ｎ）ｉ是随机误差．文中定义了一类ｇ（ｘ）的近邻型估计ｇｎ（ｘ）＝ｎｉ＝１Ｗｎｉ（ｘ）Ｙ（ｎ）ｉ，得到了ｒ阶平均相合和渐近正态性．特别，在∞ｎ＝１ｎｉ＝１Ｅ｜ε（ｎ）ｉ｜ｓ／（ｎｉ）ｓ／ｒ＜∞，ｍａｘ１≤ｉ≤ｎＥ｜ε（ｎ）ｉ｜ｓ＝Ｏ（ｎｓ／ｒ）（某ｓ＞ｒ＞２）下，获得了ｇｎ（ｘ）的强相合和一致强相合性．

摘要：考虑回归模型:Y^((j))(x_(in),t_(in))=t_(in)β+g(x_(in))+σ_(in)e^((j))(x_(in)),1≤j≤m,1≤i≤n,其中σ_(in)~2=f(u_(in)),(x_(in),t_(in),u_(in))为固定非随机设计点列,β是未知待估参数,g(·)和f(·)是未知函数,误差{e^((j))(x_(in))}是均值为零的NA变量.给出基于g(·)和f(·)一类非参数估计的β的最小二乘估计和加权最小二乘估计,并在适当条件下得到了它们的强相合性.

摘要：This article studies parametric component and nonparametric component estimators in a semiparametric regression model with linear time series errors; their r-th mean consistency and complete consistency are obtained under suitable conditions. Finally, the author shows that the usual weight functions based on nearest neighbor methods satisfy the designed assumptions imposed.

摘要：考虑回归模型：ｙｉ＝ｘｉβ＋ｇ（ｔｉ）＋σｉｅｉ，１ｉｎ，其中σ２ｉ＝ｆ（ｕｉ），（ｘｉ，ｔｉ，ｕｉ）是固定非随机设计点列，ｆ（·）和ｇ（·）是未知函数，β是待估参数，ｅｉ是随机误差．对文［１］给出的基于ｇ（·）及ｆ（·）的一类非参数估计的β的最小二乘估计＾βｎ和加权最小二乘估计βｎ，我们在适当条件下证明了它们的强相合性．

摘要：针对多档次试验结果的情况,本文构造了一种罐子模型,并在此模型中建立了极限理论．理论和例子表明,这种临床试验设计,既符合人道精神,又保持较好的统计效率．因此该文有应用参考价值．