混合误差下非线性模型M估计的收敛性

杨延召

（青岛科技大学 数理学院，山东 青岛 266061）

摘要： 利用Rosenthal不等式讨论了在非线性模型中当误差序列为混合时的回归参数的收敛性质，在适当的条件下获得了未知参数的M估计量具有强收敛性的充分条件,推广了独立情况时的有关结论。

 关键词： 混合序列；强收敛性；M估计；非线性模型

 中图分类号： O 211.4                                     文献标志码： A

Convergency of M Estimator in Nonlinear Model for Mixing Errors

YANG Yanzhao

(College of  Mathematics and Physics, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, China)

Abstract: The convergence property of regression parameter in nonlinear model for mixing errors was discussed by using Rosenthal type inequality.Under some appropriate conditions,we obtained the sufficient conditions for M estimator of unknown parameters with strong convergence,which extended the corresponding ones for independent sequences.

Key words： mixing sequence; strong convergence; M estimater;nonlinear model

投稿日期： 20131224

 作者简介： 杨延召（1979-）,男，讲师.