王金德 约束回归问题中估计量的近似表示。 （英语） Zbl 0938.62068号 扫描。J.统计。 27，第1期，21-33（2000年）. 对于非线性回归模型\[y_t=f（x_t，\vartheta）+e_t\]考虑以下不等式约束最小二乘估计量（vartheta_N）：\[\vartheta_N=\text{arg-min}N^{-1}\sum_{t=1}^N（y_t-f（x_t，\vartheta））^2，\]其中，arg min是在约束\（g_i（\vartheta）\leq 0\），\（h_（\varheta）=0\）下取值的。结果表明，在一些温和的条件下\[N^{1/2}（\vartheta_N-\vartheta）=D\sum_{t=1}^N（\partial/\partial\vartheto）f（x_t，\vartheta）e_t+O（N^{-1}\log\log N）^{1/2]，\]其中矩阵\（D\）在\（e_t\）上是分段常数。例如，如果\（\vartheta\）是这样的\（g_1（\varheta）=0\）和\（g_i（\vartheta）<0\），\（i>1\），则\（D=D_1=\）const if\[g_1（CN^{-1/2}\sum_{t=1}^N（\partial/\partial\vartheta）f（x_t，\vartheta）e_t）<0\]以及（D=D_2\）。如果\（N^{-1/2}\sum_{t=1}^N（\partial/\partial\vartheta）f（x_t，\vartheta）e_t\）趋于高斯分布，这意味着归一化估计量的“分段高斯”分布。审核人：R.E.Maiboroda（基辅） 引用于8文件 MSC公司： 62J02型 一般非线性回归 62E20型 统计学中的渐近分布理论 62英尺30英寸 约束条件下的参数化推理 2012年12月62日 参数估计量的渐近性质 关键词：不等式约束非线性回归;分段高斯分布 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Wang}，扫描。J.Stat.27，No.1，21--33（2000；Zbl 0938.62068） 全文： 内政部