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线性回归M估计量的Wild Bootstrap方法研究
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《统计研究》2015年 第8期32卷 99-103页
作者:祝金甫 汤伟 冯兴东北京工商大学经济学院 南京大学工程管理学院 上海财经大学统计学院 
Wild Bootstrap是一种适用于回归方程中存在方差时的再取样方法。本文通过线性回归Huber估计量的模拟研究,比较了不同的bootstrap方法,并验证了wild bootstrap方法在有限样本下的有效性。通过运用一种简单有限样本统计量对wild bootst...
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具有方差结构的一阶线性回归模型的DS最优设计(英文)
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《上海师范大学学报(自然科学版)》2011年 第2期40卷 111-116页
作者:岳荣先 程靖上海师范大学数理学院上海200234 巢湖学院数学系巢湖238000 
探讨具有方差结构的一阶线性回归模型的DS最优设计问题,给出其方差结构函数满足一定条件的固定系数一阶线性回归模型的DS最优设计的解析式,并证明随机系数一阶线性回归模型不存在任何DS最优设计.
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