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A BERRY-ESSEEN TYPE BOUND OF REGRESSION ESTIMATOR BASED ON LINEAR PROCESS ERRORS
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  • A BERRY-ESSEEN TYPE BOUND OF REGRESSION ESTIMATOR BASED ON LINEAR PROCESS ERRORS
  • A BERRY-ESSEEN TYPE BOUND OF REGRESSION ESTIMATOR BASED ON LINEAR PROCESS ERRORS
저자명
Liang. Han-Ying,Li. Yu-Yu
간행물명
Journal of the Korean Mathematical Society
권/호정보
2008년|45권 6호|pp.1753-1767 (15 pages)
발행정보
대한수학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

Consider the nonparametric regression model $Y_{ni};=;g(x_{ni})+{epsilon}_{ni}$ ($1;{leq};i;{leq};n$), where g($cdot$) is an unknown regression function, $x_{ni}$ are known fixed design points, and the correlated errors {${epsilon}_{ni}$, $1;{leq};i;{leq};n$} have the same distribution as {$V_i$, $1;{leq};i;{leq};n$}, here $V_t;=;{sum}^{infty}_{j=-{infty}};{psi}_je_{t-j}$ with ${sum}^{infty}_{j=-{infty}};|{psi}_j|$ < $infty$ and {$e_t$} are negatively associated random variables. Under appropriate conditions, we derive a Berry-Esseen type bound for the estimator of g($cdot$). As corollary, by choice of the weights, the Berry-Esseen type bound can attain O($n^{-1/4}({log};n)^{3/4}$).