| 摘要 | 第2-3页 |
| abstract | 第3页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第7页 |
| 1.2 理论意义与应用价值 | 第7-8页 |
| 1.3 国内外研究现状及分析 | 第8-11页 |
| 1.3.1 随机设计的非参数回归模型 | 第8页 |
| 1.3.2 固定设计的非参数同方差回归模型 | 第8-9页 |
| 1.3.3 固定设计的非参数异方差回归模型 | 第9-10页 |
| 1.3.4 含线性趋势异方差模型 | 第10页 |
| 1.3.5 线性误差下基于小波方法估计非参数回归模型 | 第10-11页 |
| 1.3.6 固定设计下含趋势的异方差模型的小波方法存在的问题 | 第11页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第11页 |
| 1.5 本章小结 | 第11-13页 |
| 第2章 含线性趋势的异方差时间序列模型的加权小波估计 | 第13-27页 |
| 2.1 含线性趋势的异方差时间序列模型 | 第13页 |
| 2.2 小波估计及基本假设 | 第13-14页 |
| 2.3 主要结果 | 第14-15页 |
| 2.4 若干引理 | 第15-18页 |
| 2.5 结果的证明 | 第18-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 线性误差下含非参数趋势异方差模型的小波估计 | 第27-35页 |
| 3.1 含非参数趋势的异方差时间序列模型 | 第27页 |
| 3.2 小波估计及基本假设 | 第27-28页 |
| 3.3 主要结果 | 第28页 |
| 3.4 结果的证明 | 第28-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 线性误差?混合下非参数异方差模型的小波估计 | 第35-41页 |
| 4.1 线性误差?混合下非参数异方差模型 | 第35页 |
| 4.2 小波估计及基本假设 | 第35页 |
| 4.3 主要结果 | 第35-36页 |
| 4.4 辅助引理 | 第36页 |
| 4.5 定理的证明 | 第36-40页 |
| 4.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 结论 | 第41-43页 |
| 5.1 全文总结 | 第41页 |
| 5.2 本文的创新点 | 第41-42页 |
| 5.3 研究展望 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第48-49页 |
