导读:本文包含了回归相合论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:α混合样本,积分权回归估计,强相合性,一致强相合性
回归相合论文文献综述
杨秀桃,杨善朝[1]（2019）在《α混合样本下积分权回归估计的强相合性》一文中研究指出本文在α混合样本下研究Gasser和Müller提出的一类积分权非参数核回归估计的大样本性质.利用α混合序列的概率指数不等式和矩不等式,在较弱的条件下获得了积分权回归函数估计的强相合性与一致强相合性,推广了独立样本下该回归函数估计的相合性结果.(本文来源于《数学杂志》期刊2019年06期）
李春雨[2]（2019）在《α-混合误差下非参数回归函数加权核估计的相合性》一文中研究指出在α-混合误差下讨论Priestly和Chao提出的一类非参数回归函数加权核估计的相合性.对文献[1]中,{ε_i}为强混合误差序列的情形,添加了不同的条件及计算得到g_n{x}→g(x),a,s的结论.(本文来源于《广西民族大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
李永明,聂彩玲,刘超,郭建华[3]（2018）在《负超可加阵列下非参数回归函数估计的相合性》一文中研究指出对于随机误差是负超可加阵列情形,考虑了非参数回归模型中未知回归函数的估计问题。在较合理的条件下获得了未知回归函数加权估计量的强相合性。(本文来源于《山东大学学报(理学版)》期刊2018年12期）
俞小飞[4]（2018）在《基于ρˉ混合序列的半参数回归模型估计的相合性》一文中研究指出结合参数回归模型和非参数回归模型的诸多优点,统计学家们提出了半参数回归模型。对于简单的半参数回归模型:国内外学者做了大量的研究,当随机误差序列{(?)}为不同类型的时候,对参数β和g的参数估计量进行了相合性的讨论,主要研究的类型有:{(?)}是ρ混合随机误差序列、ρ混合随机误差序列、ρ*混合随机误差序列、NA序列、独立随机误差序列。本文是基于已有的结果进行扩展,当{(?)}为一列ρˉ混合随机误差序列且1<r ≤ 2时,讨论了βm,n 和gm知n相合性。在假设Ⅰ和假设Ⅱ的前提条件下,经计算证明可得出以下结论:定理1在模型(1)中若{(?),j ≥1}是一列ρˉ混合随机误差序列,E(?)= 0,j ≥ 1,当假设Ⅰ和假设Ⅱ成立时,如果存在r ∈(1,2]使得下式成立:当n = n(m)满足下式成立时:则又若设计点列和权函数满足下式成立：则定理2在模型(1)中若{(?),j ≥ 1}是一列ρˉ馄合随机误差序列,E(?)=0,j ≥ 1,当假设I成立时,如果存在r ∈(1,2]使得(2)、(3)成立,则有若进一步设计点列和权函数满足(4)式,则有(本文来源于《吉林大学》期刊2018-05-01）
席梦梅,唐徐飞,邓新,陈维扬,王学军[5]（2018）在《AANA误差下半参数回归模型中估计量的相合性》一文中研究指出考虑如下半参数回归模型y_i=x_iβ+g(t_i)+σ_ie_i,i=1,2,…,n,n≥1,其中σ_i~2=f(u_i),(x_i,t_i,u_i)为已知设计点列.在适当的条件下,当误差为AANA变量时,本文研究了未知参数β和未知函数g的最小二乘估计与加权最小二乘估计的相合性,特别是p(p>1)阶矩相合性和完全相合性,所得结果推广了误差为NA变量的相应结论.(本文来源于《数学进展》期刊2018年02期）
邢韵[6]（2016）在《END序列下半参数回归模型估计的相合性》一文中研究指出研究误差为END序列的半参数回归模型y_i=x_iβ+g(t_i)+σ_iε_i(i=1,2,…,n).应用加权估计与最小二乘估计方法,建立未知参数β和未知函数g的最小二乘估计与加权最小二乘估计的估计量.利用END序列的Rosenthal不等式以及截尾的方法证明p(p>1)阶矩的相合性.(本文来源于《湖北大学学报(自然科学版)》期刊2016年06期）
丁立旺,冯烽,黄凤丽,李永明[7]（2016）在《PA误差下半参数回归模型小波估计的r-阶矩相合性》一文中研究指出对于半参数回归模型y_i=x_iβ+g(t_i)十e_i,(1≤i≤n),其中{e_i,1≤i≤n}为PA相依误差.在适当的条件下,利用极大部分和的矩不等式方法得到未知回归函数g(x)和未知参数β估计量的r-阶矩相合性.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2016年13期）
胡宏昌,张宇[8]（2016）在《误差为AANA序列线性回归模型M估计的强相合性》一文中研究指出考虑线性回归模型y_i=x_i~Tβ_0+e_i,i=1,2,…,n,其中误差{e_i,i=1,2,...,n}为渐近几乎负相关的随机序列.研究了该模型中参数的M估计的强相合性,也得到了AANA序列的Bernstein型不等式,推广了NA样本的相应结论.(本文来源于《数学进展》期刊2016年03期）
朱春华,高启兵[9]（2015）在《非参数回归函数最大值点的BRPA估计的强相合性（英文）》一文中研究指出非参数函数的BRPA估计在实际中具有一定的应用价值.本文在一定条件下获得BRPA估计的强相合性,其推广现有文献的结果.本文结果通过蒙特卡洛方法验证.(本文来源于《南京师大学报(自然科学版)》期刊2015年04期）
许慧,种孝文[10]（2015）在《强混合序列下非参数回归函数估计的相合性》一文中研究指出本文在α-混合序列下讨论Priestly和Chao对未知函数g(x)提出了一种加权核估计,并证明了估计g_n(x)的相合性.定义:称{x_j:j≥1}是强混合序列,若α(n)=sup sup|P(AB)-P(A)P(B)|↓0.其中F_1~k=σ(x_j,l≤j≤k)F_(k+n)~∞=σ(x_j,j>k+n).设Y_1,…,Y_n是固定点x_1,x_2,…,x_n的n个观测值,适合模型Y_i=g(x_i)+ε_i,1≤i≤n,其中g(x)是[0,1]上的未知函数,且把g(x)在[0,1]外的值定为0,{ε_i}是随机误差序列,且假定(本文来源于《山海经》期刊2015年18期）
回归相合论文开题报告
（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：
在α-混合误差下讨论Priestly和Chao提出的一类非参数回归函数加权核估计的相合性.对文献[1]中,{ε_i}为强混合误差序列的情形,添加了不同的条件及计算得到g_n{x}→g(x),a,s的结论.
（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。
回归相合论文参考文献
[1].杨秀桃,杨善朝.α混合样本下积分权回归估计的强相合性[J].数学杂志.2019
[2].李春雨.α-混合误差下非参数回归函数加权核估计的相合性[J].广西民族大学学报(自然科学版).2019
[3].李永明,聂彩玲,刘超,郭建华.负超可加阵列下非参数回归函数估计的相合性[J].山东大学学报(理学版).2018
[4].俞小飞.基于ρˉ混合序列的半参数回归模型估计的相合性[D].吉林大学.2018
[5].席梦梅,唐徐飞,邓新,陈维扬,王学军.AANA误差下半参数回归模型中估计量的相合性[J].数学进展.2018
[6].邢韵.END序列下半参数回归模型估计的相合性[J].湖北大学学报(自然科学版).2016
[7].丁立旺,冯烽,黄凤丽,李永明.PA误差下半参数回归模型小波估计的r-阶矩相合性[J].数学的实践与认识.2016
[8].胡宏昌,张宇.误差为AANA序列线性回归模型M估计的强相合性[J].数学进展.2016
[9].朱春华,高启兵.非参数回归函数最大值点的BRPA估计的强相合性（英文）[J].南京师大学报(自然科学版).2015
[10].许慧,种孝文.强混合序列下非参数回归函数估计的相合性[J].山海经.2015