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1)  functional-coefficient partially linear model
变系数部分线性回归模型
2)  varying-coefficient partially linear models
变系数部分线性模型
3)  Partially linear varying-coefficient model
部分线性变系数模型
4)  partially linear regression model
部分线性回归模型
1.
Aim at the estimation of a partially linear regression model with errors in covariables,by using the empirical likelihood method,the proposed maximum empirical likelihood estimators of unknown parameters are proved to be asymptotically normal under some conditions.
针对带有协变量误差的部分线性回归模型的估计问题,利用经验似然方法,在一定条件下,证明了所得到的未知参数的极大经验似然估计具有渐近正态性。
5)  partially linear model(PLM)
部分线性回归模型(PLM)
6)  Partially linear autoregressive model
部分线性自回归模型
1.
Based on kernel estimation of nonparametric function,the consistent estimator of the fourth moment of errors in partially linear autoregressive models is constructed.
基于非参数函数的核估计,构造了部分线性自回归模型中误差四阶矩的相合估计,从而给出了误差方差核估计的渐近正态性,并通过模拟算例和实例说明了其应用。
补充资料:多元线性回归模型
分子式:
CAS号:

性质:假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1,x2,…,xm的线性函数,但表达其线性关系的系数是未知的,要根据输入输出的n次观察结果(c11,x21,…,xml,yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值,所得到的模型为多元线性回归模型。

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参考词条