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目录
1 绪 论
1.1 单指标模型
1.2 部分线性单指标模型
1.3 半参数可加模型
1.4 本文的研究内容和结构安排
2 单指标模型基于Walsh-average方法的稳健参数估计与变量
2.1 引言
2.2 基于Walsh-average方法的估计程序
2.3 大样本性质
2.4 单指标参数的变量选择
2.5 数值模拟与实例分析
2.6 本章小结
2.7 主要理论结果的证明
3 部分线性单指标模型的自适应L1-惩罚LAD回归
3.1 引言
3.2 单指标参数的估计方法
3.3 线性参数的自适应L1-惩罚LAD方法
3.4 大样本性质
3.5 数值模拟与实例分析
3.6 本章小结
3.7 主要理论结果的证明
4 部分线性单指标模型基于众数回归的稳健估计与变量选择
4.1 引言
4.2 估计方法和理论性质
4.3 线性部分参数的变量选择
4.4 窗宽的选择以及算法
4.5 数值模拟与实例分析
4.6 本章小结
4.7 主要理论结果的证明
5 部分线性单指标模型两种不同估计方法的渐近性质推断
5.1 引言
5.2 单指标参数两种不同的估计方法
5.3 大样本性质
5.4 数值模拟与实例分析
5.5 本章小结
5.6 主要理论结果的证明
6 半参数可加模型基于众数回归的稳健惩罚估计与模型识别
6.1 引言
6.2 基于样条逼近的众数回归方法
6.3 理论性质
6.4 窗宽选择与算法
6.5 数值模拟
6.6 本章小结
6.7 主要理论结果的证明
7总结
致谢
参考文献
附录
作者在攻读博士期间的研究成果及发表的论文: