RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Сибирские электронные математические известия // Архив

Сиб. электрон. матем. изв., 2013, том 10, страницы 719–726 (Mi semr464)

Эта публикация цитируется в 5 статьях

Теория вероятностей и математическая статистика

Явные асимптотически нормальные оценки неизвестного параметра частично-линейной регрессии

К. В. Ермоленкоa, А. И. Саханенкоb

a Новосибирский государственный университет, ул. Пирогова, 2, 630090, Новосибирск, Россия
b Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН, пр. академика Коптюга 4, 630090, Новосибирск, Россия

Аннотация: The problem of estimation of an unknown parameter in a special nonlinear regression problem is considered. The problem is given in the E. Z. Demidenko’s monograph as a standard example of a nonlinear regression where finding of the classical least squares estimator containes considerable computing difficulties. In the paper explicit estimators of the unknown parameter are constructed which may be represented as a ratio of two linear statistics depending on specially picked up constants. The asymptotic normality of these estimators is proved and the assessment with the minimum asymptotic variance is found. Earlier only one example of nonlinear regression problem, belonging to A. I. Sakhanenko and Yu. Yu. Linke, was known for which it was succeeded to find explicit estimators with similar properties.

Ключевые слова: partially linear regression, difficulties in the method of the least squares, explicit estimators of parameters, asymptotically normal estimators.

УДК: 519.23

MSC: 62F12

Поступила 9 ноября 2013 г., опубликована 19 декабря 2013 г.



© МИАН, 2024