m-WOD误差下非线性回归模型LS估计收敛性

来源 :高校应用数学学报：A辑 | 被引量 : 0次 | 上传用户：czwhczwh75

【摘要】

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结合m相依随机变量和WOD随机变量的概念, 给出m-WOD随机变量的概念,它包含了NA随机变量, m-NA随机变量, NSD随机变量, NOD随机变量, END随机变量, m-END随机变量, WOD随机变

【作者】

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朱妍蓓宗瑞雪乔旭东赵张瑞杨文志

【机构】

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安徽大学数学科学学院,北京理工大学数学与统计学院,广西大学数学与信息科学学院

【出处】

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高校应用数学学报：A辑

【发表日期】

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2018年2期

【关键词】

：

非线性回归模型 WOD随机变量最小二乘估计相合性 nonlinear regression modelsWOD random variablesleast

【基金项目】

：

国家自然科学基金（11501005, 11671012, 11701004）, 安徽省自然科学基金（1508085J06,1608085QA02, 1808085QA03, 1808085QF212, 1808085QA17）, 安徽高校自然科学基金（KJ2016A027,KJ2017A027）, 安徽省质量工程项目（ZLTS2015053, 2015jyxm054, 2017jyxm0079）

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结合m相依随机变量和WOD随机变量的概念, 给出m-WOD随机变量的概念,它包含了NA随机变量, m-NA随机变量, NSD随机变量, NOD随机变量, END随机变量, m-END随机变量, WOD随机变量等负相依随机变量. 基于误差为m-WOD随机变量, 我们研究非线性回归模型参数最小二乘（LS）估计, 获得了参数LS估计的概率不等式. 作为应用, 在不同的矩条件下, 获得LS估计的完全收敛速度和依概率收敛速度, 推广了已有文献的结果.

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