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似然函数方法是统计学中最重要的方法之一，它通常要求已知总体的类型和形式，总体分布只依赖于若干个未知实参数，然后利用所建立的似然函数对这些未知参数进行推断，在一定的正则条件下，由此方法得到的估计具有良好的统计性质。当我们对问题所知甚少，仅仅知道部分信息(如总体分布的一阶矩，二阶矩等)，以至于不能对总体的分布类型和形式做出假定时，便无法构造和使用上述似然函数，这时通过其它途径构造类似于似然函数的形式，有效地加工这部分信息，进行统计推断，常常是有效的。经验似然法就是这样一种方法，它是一种类似于经典的参数似然法的非参数方法，近几年，许多统计学者讨论了这种方法并应用到各种各样的模型中。然而经验似然其计算较为复杂，有学者便想到用欧氏距离来代替似然距离，1994年罗旭研究了“半参数模型的经验欧氏似然估计的大样本性质”。但是在样本独立同分布情形时进行的。本文主要讨论强平稳m相依半参数模型的经验欧氏似然估计及其大样本性质。首先给出正则条件。(A)设J{5
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