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王燕;王学军

Sung型加权和的完全矩收敛及其在EV回归模型中的应用。 （英语） Zbl 1482.60049号

统计Pap。 62，第2期，769-793（2021）.
设\（left\{S_{n}，n\geq1\right\}）表示随机变量序列，\（left \{c_{n}，n\geq 1\right \}，）表示正数序列，以及\（f）表示具有\（f（0）=0的递增函数。序列\（左\{S_{n}，右\}）完全收敛\（f）-矩，如果\（sum_{n=1}^{infty}c_{n} 电动势（\left\{left\vert S_{n}\right\vert--\varepsilon\right\}_{+}）<\infty\）表示所有\（\varepsilon>0\）。特殊情况包括\（f（t）=t^{q}\）、\（q>0\）和\（c_{n}=1\）。在主要结果中，作者考虑了形式为（S_{n}=max{1\leqk\leqn}\left\vert\sum{i=1}的序列^{k} 一个_{ni}X_{i} \ right\vert/n^{\alpha}\）和\（c_{n}=n^{\ alpha p-2}\）以及\（X_{i}\）、\（a_{ni}\）上的状态条件和参数\（alpha，p\）以确保\（\ left\{S_{n}，n\geq1\right\}\）完全收敛\（f\）-矩。在本文的第二部分中，作者将这些结果应用于简单的线性误差-变量模型，并考虑了理论结果和数值模拟。
审核人：爱德华·奥米（布鲁塞尔）

引用于11文件

理学硕士：

2015年1月60日 强极限定理
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
62J99型 线性推断、回归

关键词：

完全\（f\）-矩收敛;Sung型加权和;广义负相依随机变量;变量模型中的错误;强一致性
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Wang}和\textit{X.Wangneneneep，统计帕普。62，第2号，769--793（2021；Zbl 1482.60049）
全文： 内政部

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