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左截断相依数据下非参数回归的局部M估计

Local M-estimation of nonparametric regression with left-truncated and dependent data

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【作者】 王江峰梁汉营范国良

【Author】 WANG JiangFeng,LIANG HanYing & FAN GuoLiang

【机构】 浙江工商大学统计与数学学院同济大学数学系安徽工程大学数理学院

【摘要】 本文对左截断模型,利用局部多项式的方法构造了非参数回归函数的局部M估计.在观察样本为平稳α-混合序列下,建立了该估计量的强弱相合性以及渐近正态性.模拟研究显示回归函数的局部M估计比Nadaraya-Watson型估计和局部多项式估计更稳健.

【Abstract】 In this paper,we construct a local M-estimator of nonparametric regression function by using the local polynomial technique for a left truncated model.We establish weak and strong consistency as well as asymptotic normality of the estimator when the observations form a stationary α-mixing sequence.Simulation study shows that the local M-estimator not only has advantages over the Nadaraya-Watson (NW) type and local polynomial (LP) estimators of the regression function,but also overcomes the lack of robustness for the NW type and LP estimators.

【基金】 国家自然科学基金(批准号:10871146,11271286和11001070);中国博士后科学基金(批准号:2011M500809);安徽省高校自然科学基金重点项目(批准号:KJ2011A032);安徽省自然科学基金(批准号:1208085QA04)资助项目
  • 【文献出处】 中国科学:数学 ,Scientia Sinica(Mathematica) , 编辑部邮箱 ,2012年10期
  • 【分类号】O212.1
  • 【被引频次】7
  • 【下载频次】160
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