Two-Step Estimation in a Heteroscedastic Linear Regression Model

Результат исследования: Научные публикации в периодических изданияхстатья

Аннотация

We study the problem of estimating a parameter in some heteroscedastic linear regression model in the case where the regressors consist of all order statistics based on the sample of identically distributed not necessarily independent observations with finite second moment. It is assumed that the random errors depend on the parameter and distributions of the corresponding regressors. We propose a two-step procedure for finding explicit asymptotically normal estimators.

Язык оригиналаанглийский
Страницы (с-по)206-217
Число страниц12
ЖурналJournal of Mathematical Sciences (United States)
Том231
Номер выпуска2
DOI
СостояниеОпубликовано - 1 мая 2018

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «Two-Step Estimation in a Heteroscedastic Linear Regression Model». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

  • Цитировать