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NA样本部分线性模型估计的强相合性: 收藏
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引用; 《系统科学与数学》2010年第1期30卷 60-71页; 作者：周兴才胡舒合铜陵学院数学和计算机科学系铜陵244000 安徽大学数学科学学院合肥230039; 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^(...; 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.; 来源：详细信息评论

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