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摘要:
利用sieve方法研究响应变量为当前状态数据的部分函数型线性模型的估计.在一定的条件下,证明了该估计的强相合性和渐近正态性,得到了该估计的收敛速度,并且非参数部分达到最优收敛速度.最后通过一个数值模拟来研究该估计的有限样本性质.
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文献信息
篇名 基于sieve方法的响应变量为当前状态数据的部 分函数型线性模型的估计
来源期刊 高校应用数学学报A辑 学科 数学
关键词 部分函数型线性模型 当前状态数据 sieve空间 渐近性质
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-10
页数 10页 分类号 O212.1
字数 5356字 语种 中文
DOI
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 张忠占 北京工业大学应用数理学院 48 308 8.0 17.0
2 王龙兵 北京工业大学应用数理学院 2 1 1.0 1.0
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相关学者/机构
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高校应用数学学报
季刊
1000-4424
33-1110/O
杭州市玉泉浙江大学数学系
chi
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1518
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9311
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
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