本文主要研究了一类重要的半参数回归模型: yi = xiβ+ g （ti ） + ei,1≤i≤n.其中x i∈R1 ,ti∈[0,1],{（ xi , ti）,1≤i≤n}为固定非随机设计点列,β是未知待估参数,g （ t ）为定义在[ 0,1]上的未知Borel函数,其中{ei ,1≤i≤n}...
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本文主要研究了一类重要的半参数回归模型: yi = xiβ+ g （ti ） + ei,1≤i≤n.其中x i∈R1 ,ti∈[0,1],{（ xi , ti）,1≤i≤n}为固定非随机设计点列,β是未知待估参数,g （ t ）为定义在[ 0,1]上的未知Borel函数,其中{ei ,1≤i≤n}为平稳误差序列,且满足Eei = 0, Eei2 =σ2, i = 1,2 , n.
本文利用最小二乘法和小波方法给出了β和g （ t ）的估计量（β|^）_n和（g|^）_n（t）。并在误差为α混合序列时,我们获得了估计量（β|^）_n和（g|^）_n（t ）的强相合性:在误差为ρ和NA序列时,我们获得了估计量（β|^）_n和（g|^）_n的强相合性和r-阶平均相合性,推广了现有文献中的相关结果。
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