黃 翔, 汪春華, 鐘小芳, 周 安
(安徽中醫(yī)藥大學 醫(yī)藥信息工程學院,安徽 合肥 230031)
截面數(shù)據(jù)下的半?yún)?shù)模型為:
對于該模型的估計問題,文獻[1-2]得到了若干較為理想的估計量的大樣本性質(zhì),文獻[3-4]將模型(1)推廣到縱向數(shù)據(jù)情形,并基于最小二乘法和一般的非參數(shù)權函數(shù)方法討論了估計的相合性。
縱向數(shù)據(jù)下的半?yún)?shù)模型為:
其中,xij∈Rp為已知的固定設計點列;β為p維未知參數(shù);g(·)為定義在Rp中一緊集Dp上的未知函數(shù);eij為隨機誤差,E(eij)=0,0≤Var(eij)=σ2<∞,ei=:(ei1,ei2,…,eini)′,{ei,i=1,2,…,m}相互獨立;{ni}為有界正整數(shù)序列,即存在正整數(shù)M,使得ni≤M,i=1,2,…,m。
在適當條件下,文獻[5]討論了估計量β的強收斂速度和g(x)估計量的一致收斂速度。本文參照文獻[5-6]的方法,基于最小二乘法和一般的非參數(shù)權函數(shù)方法給出了模型(2)中參數(shù)β和回歸函數(shù)g(·)的估計,參照文獻[7]的方法構(gòu)造了σ2的估計量的表達形式,并在適當條件下,證明了誤差方差σ2的估計量漸近正態(tài)性。由于{ni}有界,樣本數(shù)目總數(shù)n與個體數(shù)目m是同階的,因此m→∞與n→∞等價。
對于模型(2),定義β的估計^β為(3)式的解[5],即
可解得β的估計為:
定義非參數(shù)分量g(·)的估計為:
其中,Wkl(x)=Wkl(x;x11,x12,…,xmnm)為定義在閉區(qū)域I上一般非參數(shù)概率權函數(shù)。
定義誤差方差σ2的估計為:
本文作如下3種假定。
條件1 假定xij滿足:
條件2g(·)是定義在Rp中一緊集Dp上的未知連續(xù)函數(shù)。
條件3 對x∈I,一致地有:
定理1 若條件1、條件2和條件3同時成立,并有E|e11|4<∞,則有:
由于 Var()未知,因此定理1無法直接用于統(tǒng)計目的。定義的估計為:
定理2 若條件1、條件2和條件3同時成立,并有E|e11|4<∞,則有:
推論 若條件1、條件2和條件3同時成立,并有E|e11|4<∞,則有:
本文用c表示不依賴于n和m的有限正常數(shù),可取不同的值。
引理1 若存在r≥2,使得E|eij|2r<∞,則
證明 見文獻[6]。
引理2 設X1,X2,…,Xn是獨立隨機變量EXi=0(i=1,2,…,n),r≥2,則有:
證明 見文獻[8]第三章定理20。
引理3 假設條件1、條件2和條件3同時成立,并且有supE|eij|r<∞,r≥2,則有:
證明 見文獻[9]。
下面給出定理1的證明。經(jīng)計算可得:
結(jié)合(7)式,定理1得證。
定理2的證明。由定理1可知^σ2→PEe211,因此要只需證明:
由引理3可知,T1→0,T2→0,a.s。
推論可由定理1、定理2直接得出。
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