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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

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【作者】 田亚爱； 田铮；

【Author】 TIAN Ya-ai;TIAN Zheng;The College of Science,Xi’an Shiyou University;Department of Applied Mathematics,Northwestern Polytechnic University;

【机构】 西安石油大学理学院； 西北工业大学应用数学系；

【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；
【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
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