开放式访问
1996年6月 约束非线性回归最小二乘估计的渐近性
王金德
安。统计师。 24(3): 1316-1326 (1996年6月)。 内政部:10.1214/aos/1032526971

摘要

本文致力于研究约束非线性回归问题中最小二乘估计的渐近行为。这里的约束由非线性等式和不等式给出。因此,这是一个非常普遍的设置。这种估计问题本质上是一个随机优化问题。因此,我们利用优化方法来克服回归模型中非线性和给定约束所带来的困难。

引用

下载引文

王金德。 “约束非线性回归最小二乘估计的渐近性。” 安。统计师。 24 (3) 1316 - 1326, 1996年6月。 https://doi.org/10.1214/aos/1032526971

信息

出版日期:1996年6月
欧几里得项目首次提供:2002年9月20日

zbMATH公司:862.62057
数学科学网:MR1401852型
数字对象标识符:10.1214/aos/1032526971

学科:
主要用户:62J02型
次要:62年12月

关键词:渐近的,LS-刺激器,非线性约束,非线性回归,随机优化

版权所有©1996数学统计研究所

第24卷•第3期•1996年6月
返回页首