کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1145808 | 1489678 | 2013 | 20 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Asymptotic properties of wavelet estimators in semiparametric regression models under dependent errors
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آنالیز عددی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Consider the semiparametric regression model yi=xiTβ+g(ti)+εi for i=1,…,ni=1,…,n, where xi∈Rpxi∈Rp are the random design vectors, titi are the constant sequences on [0,1][0,1], β∈Rpβ∈Rp is an unknown vector of the slop parameter, gg is an unknown real-valued function defined on the closed interval [0,1][0,1], and the error random variables εiεi are coming from a stationary stochastic process, satisfying the strong mixing condition in some results. Under suitable conditions, we obtain expansions for the bias and the variance of wavelet estimators βˆn and gˆn(⋅) of ββ and g(⋅)g(⋅) respectively, prove their weak consistency, and establish the asymptotic normality and the Berry–Esseen bound of βˆn.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 122, November 2013, Pages 251–270
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 122, November 2013, Pages 251–270
نویسندگان
Xing-cai Zhou, Jin-guan Lin,