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一类非参数回归模型核估计的渐近性质
Asymptotic Property for a Linear Regression Model of Kernel Estimation
【摘要】 研究一类新的非参数回归模型回归函数的核估计问题,其中误差项为一阶非参数自回归方程.通过重复利用Watson-Nadaraya核估计方法,构造了回归函数及误差回归函数的估计量分别为m(.)和ρ(.),在适当的条件下,证明了估计量m(.)和ρ(.)的渐近正态性.
【Abstract】 In this paper,we study the kernel estimation of a new nonparametric regression model with nonparametric AR(l).By repeatedly applying Watson-Nadaraya kernel method,we structured the estimators of the regression functionm(.) and the error’s regression functionρ(.),under the suitable conditions,we prove the asymptotic normality of m(.) and ρ(.).
【关键词】 非参数模型;
回归函数;
非参数AR(1);
核估计;
渐近正态性;
【Key words】 nonparametric regression model; nonparametric autoregressive errors; kernel estimation; asymptotic normality;
【Key words】 nonparametric regression model; nonparametric autoregressive errors; kernel estimation; asymptotic normality;
【基金】 国家自然科学基金(60375003);西安石油大学科技创新基金项目(Z08044)
- 【文献出处】 数学的实践与认识 ,Mathematics in Practice and Theory , 编辑部邮箱 ,2017年01期
- 【分类号】O212.1
- 【被引频次】5
- 【下载频次】179