摘要
考虑如下纵向数据部分线性模型:yij=xij′β+g(xij)+eij.采用最小二乘法和非参数概率权函数估计方法得到模型中参数分量β和非参数分量g(.)的估计,并在适当条件下证明了参数分量估计量的渐近正态性和非参数分量估计量的最优弱收敛速度.
：In this paper, the following partially linear regression model for longitudinal data is considered：yij=x′ijβ＋g（xij）＋eij The estimators of β and g （ · ） are obtained by using the least squares and nonparametric weight function method, the asymptotic normality of the estimator of the parametric component and the optimal weak convergence rate of the nonparametric component are proved under the suitable conditions.
出处
《许昌学院学报》
CAS
2009年第5期5-7,共3页
Journal of Xuchang University
基金
河南省高校青年骨干教师资助计划([2006]141)
河南省基础与前沿技术研究项目(092300410149)
关键词
纵向数据
部分线性回归模型
渐近正态性
最优弱收敛速度
longitudinal data
partially linear regression model
asymptotic normality
optimal weak convergence rate
