【摘 要】
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针对响应变量随机缺失且解释变量带有测量误差的部分函数型线性回归模型,讨论了模型中未知参数和未知系数函数的估计问题及其渐近性质;先通过一定方法对缺失数据和带有测量误
【机 构】
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铜陵学院数学与计算机学院,江苏大学电气信息工程学院
【基金项目】
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安徽省高校科学研究重点项目(KJ2018A0477),安徽省高校优秀拔尖人才培育资助项目(GXYQ2018089).
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针对响应变量随机缺失且解释变量带有测量误差的部分函数型线性回归模型,讨论了模型中未知参数和未知系数函数的估计问题及其渐近性质;先通过一定方法对缺失数据和带有测量误差的数据进行处理,然后将模型转化为一般的函数型线性回归模型,再利用Karhumen-Loevez展开和主成分分析法给出模型的经验形式,最后运用经典的多元统计分析极小化目标函数得到相应未知量的最小二乘估计,并在一定的条件下给出了参数估计量的渐近正态性和斜率函数估计量的收敛速度;从而说明给出的估计量是有效估计,完全观测下的函数型数据统计推断方法可以被
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