阿图尔·布瑞克;简·米尔尼楚克 使用随机化来提高相关性下回归估计的性能。 （英语） Zbl 1164.62040号 科学学报。数学。 73，编号3-4，817-838（2007）. 作者总结：我们考虑了一个固定设计回归模型，该模型具有形成移动平均过程的长期相关误差。考虑到回归估计器在这样的模型和随机设计回归模型中的不同行为S.Cörgő和J.米尔尼楚克【Stat.Sin.10，No.3，771–787（2000；Zbl 1053.62553号)]，我们引入了一种网格点的人工随机化，在网格点上进行观测，以减少误差的强相关性的影响。结果表明，所得到的估计量表现出平滑二分法，在这两种情况下，方差比固定设计情况下趋向于（0）更快。此外，我们还建立了回归函数估计的一致收敛速度，这也反映了回归估计的二分法行为。仿真结果表明，当采用随机化时，中等样本量的情况下有显著改善。审核人：约瑟夫·斯坦尼巴赫（科伦） MSC公司： 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 62G08号 非参数回归和分位数回归 6220国集团 非参数推理的渐近性质 关键词：固定设计回归模型;长程相关误差;移动平均过程;回归函数估计量;随机设计回归模型;随机化;平滑二分法;一致收敛速度 引文：Zbl 1053.62553号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Bryk}和\textit{J.Mielniczuk}，科学学报。数学。73，编号3--4，817--838（2007；Zbl 1164.62040）