基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
研究了一类纵向污染数据的半参数回归模型,并在更切合实际的情况下,建立了模型参数和回归函数的估计方法.在适当的条件下,证明了所建立的估计量均具有强相合性.
推荐文章
污染数据半参数回归模型中的强相合估计
污染数据
半参数回归模型
污染系数
强相合性
纵向数据半参数回归模型估计的r阶平均相合性
纵向数据
半参数回归模型
r阶平均相合性
LNQD序列半参数回归模型小波估计的强相合性
LNQD序列
半参数回归模型
小波估计
强相合性
半参数回归模型小波估计的相合性
半参数模型
小波估计
收敛速度
相合性
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 纵向污染数据半参数回归模型中的强相合估计
来源期刊 同济大学学报(自然科学版) 学科 数学
关键词 纵向污染数据 半参数回归模型 估计 强相合性
年,卷(期) 2006,(8) 所属期刊栏目 基础科学
研究方向 页码范围 1104-1107,1136
页数 5页 分类号 O212.1
字数 3334字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0253-374X.2006.08.023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 钱伟民 同济大学数学系 26 147 6.0 11.0
2 李静茹 同济大学数学系 7 21 3.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (16)
共引文献  (15)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (7)
同被引文献  (12)
二级引证文献  (34)
1964(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1981(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1982(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1990(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1991(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1995(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1996(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
1998(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2004(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2007(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2008(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2009(6)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(3)
2010(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2011(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2012(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2013(10)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(9)
2014(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2015(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2016(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2017(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
纵向污染数据
半参数回归模型
估计
强相合性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
同济大学学报(自然科学版)
月刊
0253-374X
31-1267/N
大16开
上海四平路1239号
4-260
1956
chi
出版文献量(篇)
6707
总下载数(次)
15
总被引数(次)
105464
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导