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几类半参数回归模型的稳健估计与变量选择

中文摘要第3-5页
英文摘要第5-7页
主要符号对照表第11-12页
1 绪论第12-18页
    1.1 变系数模型第12-14页
    1.2 部分线性可加模型第14-15页
    1.3 变指标系数模型第15页
    1.4 本文的主要工作第15-18页
2 变系数模型基于秩回归的稳健变量选择与参数元素识别第18-34页
    2.1 引言第18-19页
    2.2 稳健的变量选择和参数元素识别第19-21页
        2.2.1 估计方法第19-21页
        2.2.2 渐近理论第21页
    2.3 算法与调节参数的选择第21-23页
    2.4 数值模拟第23-26页
    2.5 实例分析第26-28页
    2.6 本章小结第28页
    2.7 主要结果的条件和证明第28-34页
3 广义变系数部分线性模型中的稳健光滑阈估计方程第34-54页
    3.1 引言第34-36页
    3.2 估计方法与理论性质第36-38页
        3.2.1 稳健的估计方程第36-37页
        3.2.2 渐近理论第37-38页
    3.3 稳健的光滑阈估计方程与Oracle性质第38-39页
    3.4 算法与调节参数的选择第39-40页
    3.5 数值模拟第40-46页
    3.6 实例分析第46-48页
    3.7 本章小结第48页
    3.8 主要结果的条件和证明第48-54页
4 部分线性可加模型基于众数回归的稳健变量选择第54-74页
    4.1 引言第54-55页
    4.2 稳健的众数估计及其理论性质第55-56页
        4.2.1 估计方法第55-56页
        4.2.2 理论性质第56页
    4.3 渐近窗宽与相对效率第56-58页
        4.3.1 渐近窗宽第56-57页
        4.3.2 渐近相对效率第57-58页
    4.4 部分线性可加模型中的变量选择问题第58-59页
    4.5 调节参数的选择与估计算法第59-60页
        4.5.1 调节参数的选择第59-60页
        4.5.2 算法第60页
    4.6 数值模拟第60-64页
    4.7 实例分析第64-66页
    4.8 本章小结第66页
    4.9 主要结果的条件和证明第66-74页
5 纵向数据下部分线性可加模型的稳健变量选择第74-100页
    5.1 引言第74-75页
    5.2 分位数回归模型与理论性质第75-79页
        5.2.1 样条近似与估计第75-77页
        5.2.2 参数与协方差矩阵的估计第77-78页
        5.2.3 渐近理论第78-79页
    5.3 光滑阈广义估计方程和Oracle性质第79-81页
        5.3.1 变量选择过程第79-81页
        5.3.2 调节参数的选取第81页
    5.4 数值模拟第81-88页
    5.5 实例分析第88-90页
    5.6 本章小结第90页
    5.7 主要结果的条件和证明第90-100页
6 变指标系数模型基于众数回归的稳健估计第100-126页
    6.1 引言第100页
    6.2 剖面样条众数估计第100-104页
        6.2.1 估计程序第100-102页
        6.2.2 渐近性质第102-104页
    6.3 两步估计方法及其Oracle性质第104-105页
    6.4 渐近窗宽第105-106页
        6.4.1 PSME的渐近窗宽第105-106页
        6.4.2 SBLLM估计的渐近窗宽第106页
    6.5 估计算法第106-109页
        6.5.1 关于PSME的估计算法第106-108页
        6.5.2 关于LLM和SBLLM的估计算法第108-109页
    6.6 数值模拟第109-115页
    6.7 实例分析第115-117页
    6.8 本章小结第117-118页
    6.9 主要结果的条件和证明第118-126页
7 总结第126-128页
致谢第128-130页
参考文献第130-138页
附录第138页
    A. 作者在攻读博士期间的研究成果及发表的论文第138页

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