【摘 要】
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该文研究了半参数回归模型 y=xβ+g(t)+e,i=1,…,n, 的参数和非参数分量的估计问题.当(x,t)是iid.的随机设计子样且与{e} 是独立的情况下,作者在对非参数分量g(·)进行核估
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该文研究了半参数回归模型 y<,i>=x<,i>β+g(t<,i>)+e<,i>,i=1,…,n, 的参数和非参数分量的估计问题.当(x<,i>,t<,i>)是iid.的随机设计子样且与{e<,i>} 是独立的情况下,作者在对非参数分量g(·)进行核估计的基础上,然后对参数分量/β首次构造了渐近有效的L-估计,并在适当的正则条件下:(1)证明了β的L-估计λ<,R>的渐近正态性;(2)获得了g(·)的最终估计g<,R>的弱收敛速度为O<,P>(n-1/3);(3)得到了β的L-估计的渐近分布的Berry-Essen界为O<,P>(n-1/2).
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