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对于线性回归模型,在因变量受到另一与之独立的随机变量序列的污染时,基于最小一乘的方法给出模型参数的估计.在一定条件下,证明了估计量的相合性和渐近正态性,并使用模拟对估计方法的小样本性质进行了分析.模拟结果显示,本文所提方法在小样本情况下表现良好.
污染数据线性回归模型的最小一乘估计
【摘 要】
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对于线性回归模型,在因变量受到另一与之独立的随机变量序列的污染时,基于最小一乘的方法给出模型参数的估计.在一定条件下,证明了估计量的相合性和渐近正态性,并使用模拟对
【机 构】
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南京师范大学数学科学学院、金融与统计研究所
【出 处】
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应用概率统计
【发表日期】
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2017年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(批准号:11201235、11471252);江苏省高校自然科学基金项目(批准号:12KJB110010)资助
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