穆勒，乌苏拉大学。;安东·希克;沃尔夫冈·韦费尔梅耶 非线性自回归模型的加权残差密度估计。 （英语） Zbl 1059.62035号 统计正弦。 第15期，第1期，177-195（2005）. 摘要：本文考虑了非线性自回归模型新息密度的残差核估计和随机加权核估计。选择权重是为了利用创新意味着零的信息。在加权L_1范数中获得了收敛速度。这些估计值产生平滑和加权的经验分布函数和矩。结果表明，如果使用自回归参数的有效估计来构造残差，则后者是有效的。 引用于17文件 MSC公司： 62G07年 密度估算 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 6220国集团 非参数推理的渐近性质 62J02型 一般非线性回归 62G30型 订单统计；经验分布函数 关键词：有效估计量;经验似然估计量;欧文估计量;插件估计器;基于加权残差的密度估计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{U.U.Müller}等人，Stat.Sin。15，第1号，177--195（2005；Zbl 1059.62035）