袁可海 随机函数一致收敛的一个定理及其应用。 （英语） Zbl 0879.62020号 《多元分析杂志》。 62，第1期，100-109（1997）。 摘要：在各种统计问题中，需要操纵一系列包含未知参数的随机函数。估计参数的渐近行为通常取决于此类函数的渐近性质。特别是，估计参数的一致性取决于随机函数序列的一致收敛性。给出了向量值随机函数序列一致收敛的一个定理。这些函数的形式非常普遍，假设也很自然。如果随机函数序列是由随机向量序列生成的，则这些随机向量只需要独立分布，并且可以具有不同的维数。作为应用，我们考虑了logistic回归中估计回归参数的一致性和线性模型中的（M）估计。 引用于7文件 MSC公司： 2012年12月62日 参数估计量的渐近性质 62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推理） 62J99型 线性推断、回归 关键词：一致收敛;强一致性;逻辑回归;m-估计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.-H.Yuan}，J.多元分析。62，第1号，100--109（1997；Zbl 0879.62020） 全文： 内政部 参考文献： [1] Cheng，C.-S。；Li，K.-C.，线性模型中M估计的强相合性，《多元分析杂志》。，15, 91-98 (1984) ·兹伯利0542.62057 [2] 《概率论教程》（1974年），学术出版社：纽约学术出版社·Zbl 0159.45701号 [3] Ferguson，T.S.，《大样本理论课程》（1996），查普曼和霍尔：查普曼与霍尔伦敦·Zbl 0871.6202号 [4] Hoadley，B.，独立非同分布情形下最大似然估计量的渐近性质，Ann.Math。统计人员。，42, 1977-1991 (1971) ·Zbl 0226.62033号 [5] 北卡罗来纳州贾恩。；Kallianpur，G.，关于随机过程一致收敛性的注记，《数学年鉴》。统计人员。，41, 1360-1362 (1970) ·Zbl 0232.60040号 [6] Jennrich，R.I.，非线性最小二乘估计量的渐近性质，《数学年鉴》。统计人员。，40, 633-643 (1969) ·Zbl 0193.47201号 [7] 米奇，M.R。；蒙德尔，P.M。；Walker，D.N。；Glinski，A.M.，技术代表，ARL63-100（1963） [8] 波拉德博士，经验过程理论与应用。经验过程理论与应用，NSF-CBMS概率统计区域会议系列，2（1990）·Zbl 0741.60001号 [9] Portnoy，S.，（pp^2n）的M-估计的渐近行为，Ann.Statist。，12, 1298-1309 (1984) ·Zbl 0584.62050号 [10] 吴春芳，非线性最小二乘估计的渐近理论，统计年鉴。，9, 501-513 (1981) ·Zbl 0475.62050号 [11] 尤海，V.J。；Maronna，R.A.，线性模型M-估计量的渐近行为，Ann.Statist。，7, 258-268 (1979) ·Zbl 0408.62027号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。