线性模型中最小二乘估计的中偏差及重对数律

线性模型中最小二乘估计的中偏差及重对数律

论文摘要

本文通过估计Laplace渐近积分,得到了回归系数最小二乘估计的中偏差,根据对随机误差的不同假定又分三节进行了讨论,不仅给出了随机误差为取值于R~d的相互独立同分布情形下的中偏差,而且我们还得到了随机误差为鞅差序列情形下的中偏差估计,并且应用后一结果研究了有界平稳φ—混合以及马氏链误差下的中偏差结果。本文的另一项工作是讨论该估计的重对数律,我们也对上述三种假定下的线性模型的最小二乘估计进行了研究,在独立同分布情形下我们给出了该估计泛数形式的重对数律,而在鞅差、有界平稳φ—混合以及马氏链误差下,我们则给出了该估计分量形式的重对数律。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 引言
  • 第二章 基本概念及辅助引理
  • §1.1 基本概念
  • §2.2 辅助引理
  • 第三章 中偏差估计
  • §3.1 独立情形
  • §3.2 鞅差情形
  • §3.3 φ-混合情形
  • §3.4 马氏链情形
  • 第四章 重对数律
  • §4.1 独立情形
  • §4.2 鞅差情形
  • §4.3 φ-混合情形
  • §4.4 马氏链情形
  • 参考文献
  • 致谢
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