导读:本文包含了强相合估计论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,线性,数据,参数,纵向,系数,关系。
强相合估计论文文献综述
尉梦珂,魏岳嵩,陈璐[1]（2018）在《面板数据均值变点的强相合估计》一文中研究指出对于面板数据模型,为研究其均值变点强相合估计问题,文章运用累积和方法,给出均值变点位置的估计量,证明此估计是变点位置的强相合估计,改进已知的弱相合结果,并给出变点估计的收敛速度.(本文来源于《淮北师范大学学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
陈琴[2]（2010）在《随机截尾下污染数据部分线性模型的强相合估计》一文中研究指出考虑一类新的污染数据部分线性模型,当受污染后的因变量被随机右截断时,就截断分布已知的情形,利用所获得截断观测数据构造了模型中的参数分量,非参数分量及污染系数的估计量,并在适当的条件下,证明了这些估计量的强相合性.(本文来源于《大学数学》期刊2010年04期）
彭家龙,吴宏锷,刘次华[3]（2009）在《AR模型阶数的强相合估计》一文中研究指出引入贝叶斯因子来判定AR模型的阶数,给出AR模型阶数k的一个强相合估计,最后用随机模拟对其与AIC(k),BIC(k)两种定阶准则进行比较得出,该估计量的判别效果优于AIC(k)准则.(本文来源于《昆明理工大学学报(理工版)》期刊2009年03期）
田萍,马国锋[4]（2008）在《一类纵向数据半参数模型中的强相合估计》一文中研究指出本文考虑如下纵向数据半参数回归模型:y_(ij)=x′_(ij)β+g(x_(ij))+e_(ij).结合最小二乘法和非参数权函数估计方法得到模型中参数β,回归函数g(·)的估计,并在适当条件下证明了估计量的强相合性.(本文来源于《数理统计与管理》期刊2008年05期）
杜敏[5]（2007）在《污染数据回归模型的强相合估计》一文中研究指出讨论了(I)型污染回归模型,并不假定误差分布为正态,分别从误差方差为已知和未知两个方面给出污染系数及回归系数的参数估计,并在适当的条件下证明其强相合性.(本文来源于《安徽师范大学学报(自然科学版)》期刊2007年04期）
钱伟民,李静茹[6]（2006）在《纵向污染数据半参数回归模型中的强相合估计》一文中研究指出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.(本文来源于《同济大学学报(自然科学版)》期刊2006年08期）
刘丽萍[7]（2004）在《污染数据半参数回归模型中的强相合估计》一文中研究指出同删失数据一样 ,在实际工作中经常遇到一些关于污染数据的统计分析问题 .对于删失数据已得到了一系列较为深刻的结果 ,但对污染数据问题的研究却不多 .污染数据回归模型是生物统计中常用的模型 .考虑一类污染数据半参数回归模型 ,建立了模型的参数、回归函数和污染系数的估计 ,并在适当条件下证明了它们具有强相合性 .(本文来源于《同济大学学报(自然科学版)》期刊2004年06期）
程龙生,姚景尹[8]（1996）在《一类线性errors－in－variables模型的参数强相合估计及其a．s．收敛速度》一文中研究指出本文讨论了如下一类线性ｅｒｒｏｒｓ－ｉｎ－ｖａｒｉａｂｌｅｓ模型——多元线性结构关系模型β′ｘｋ＋α＝０，ξｋ＝ｘｋ＋εｋ．｛ｋ＝１，２，…，ｎ．其中，｛ｘｋ：ｋ＝１，２，…，ｎ｝为一组ｉ．ｉ．ｄ．的ｍ维随机向量，｛εｋ：ｋ＝１，２，…，ｎ｝是ｉ．ｉ．ｄ．的随机误差，Ｅ（ε１）＝０，Ｖａｒ（ε１）＝σ２Ｉｍ．且｛ｘｋ：ｋ＝１，２，…，ｎ｝与｛εｋ：ｋ＝１，２，…，ｎ｝相互独立．在一些条件下，我们证明了估计量β，α，σ２的强相合性、唯一性，并给出了估计量的收敛速度为ｏ（ｎ－１－１ｑ），这里ｑ∈［１，２）．对于Ｅ（ｘ１）ｕ１和Ｖａｒ（ｘ１）Ｖｘ的估计也得出了同样的结果(本文来源于《高校应用数学学报A辑(中文版)》期刊1996年03期）
秦立功[9]（1996）在《自变元带不同误差的多重线性关系模型的广义强相合估计》一文中研究指出讨论了自变元带不同误差的多重线性关系模型的广义强相合估计．(本文来源于《桂林工学院学报》期刊1996年02期）
邱培华[10]（1993）在《二类跳跃回归函数的强相合估计》一文中研究指出本文将研究二类跳跃回归函数的估计问题。对于跳跃点个数已知、跳跃点位置未知、跃度已知或未知这二类跳跃回归函数,本文提出了核差估计的思想,并在较弱的条件下证明了该估计是a.s.和L~2相合的。本文的核差估计适合于多个跳跃点存在的情形,它与已有的跳跃回归函数的一些估计方法相比,具有思想直观、统计性质好、估计方法灵活等特点。(本文来源于《应用概率统计》期刊1993年02期）
强相合估计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
考虑一类新的污染数据部分线性模型,当受污染后的因变量被随机右截断时,就截断分布已知的情形,利用所获得截断观测数据构造了模型中的参数分量,非参数分量及污染系数的估计量,并在适当的条件下,证明了这些估计量的强相合性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
强相合估计论文参考文献
[1].尉梦珂,魏岳嵩,陈璐.面板数据均值变点的强相合估计[J].淮北师范大学学报(自然科学版).2018
[2].陈琴.随机截尾下污染数据部分线性模型的强相合估计[J].大学数学.2010
[3].彭家龙,吴宏锷,刘次华.AR模型阶数的强相合估计[J].昆明理工大学学报(理工版).2009
[4].田萍,马国锋.一类纵向数据半参数模型中的强相合估计[J].数理统计与管理.2008
[5].杜敏.污染数据回归模型的强相合估计[J].安徽师范大学学报(自然科学版).2007
[6].钱伟民,李静茹.纵向污染数据半参数回归模型中的强相合估计[J].同济大学学报(自然科学版).2006
[7].刘丽萍.污染数据半参数回归模型中的强相合估计[J].同济大学学报(自然科学版).2004
[8].程龙生,姚景尹.一类线性errors－in－variables模型的参数强相合估计及其a．s．收敛速度[J].高校应用数学学报A辑(中文版).1996
[9].秦立功.自变元带不同误差的多重线性关系模型的广义强相合估计[J].桂林工学院学报.1996
[10].邱培华.二类跳跃回归函数的强相合估计[J].应用概率统计.1993
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