唐庆国
- 作品数：13 被引量：18H指数：2
- 供职机构：南京理工大学经济管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家社会科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：理学经济管理自动化与计算机技术更多>>
- 部分线性模型中L_1-估计量的渐近正态性(英文)
- 2006年
- 给定部分线性模型Y=X′β0+g(t)+e,其中β0是一k×1未知参数向量,g(.)是一未知的光滑函数,e为一随机误差.我们先用一逐段多项式gn逼近未知函数g,然后用最小一乘法得到未知参数β0的最小绝对偏差估计量^β.在较弱的条件下我们推导了估计量^β的渐近正态性.
- 唐庆国
- 关键词：部分线性模型渐近正态性
- 变系数模型中的逐元B-Spline估计法被引量：2
- 2007年
- 给出了一种用于估计变系数模型中未知函数的逐元B-Spline方法,建立了估计量的局部渐近偏差,方差和渐近正态分布,开发了一种快速选择估计量窗宽的方法,通过Monte Carlo模拟研究了估计量的有限样本性质.
- 唐庆国王金德
- 关键词：渐近正态性
- 空间数据变系数回归中的B-spline估计法
- 2009年
- 本文借助B-spline函数逼近开发了一种整体估计程序,用以估计变系数回归中的未知系数函数.在较弱假设条件下,建立了未知函数B-spline估计量的整体收敛速度,渐近性结果显示B-spline估计量达到了最优收敛速度,并推导了未知函数B-spline估计量的渐近分布.本文还给出了一种光滑参数选择方法,通过MonteCarlo模拟研究了估计量的有限样本性质,并用文中提出的方法分析了1980年美国总统选举投票数据.
- 唐庆国程龙生
- 关键词：空间数据收敛速度渐近分布
- B──值鞅大数定律的收敛速度被引量：1
- 2001年
- 本文首先将条件Ｌｅｖｙ不等式做了推广， 在此基础上得当了可分巴氏空间中与Ｇｅｒｏｌｄ Ａｌｓｍｅｙｅｒ（［１］）相类似的结果．
- 唐庆国
- 变系数模型中的逐元估计法
- 2009年
- 提出了一种叫做逐元估计法的方法用来估计变系数模型中的未知函数和它们的导数,构造了一种快速选择估计量窗宽和快速计算大量估计点的方法,推导了估计量的渐近正态性.通过Monte Carlo模拟研究了估计量的有限样本性质.
- 唐庆国
- 关键词：变系数模型渐近正态性
- 竞争情形下的拼团购商家最优定价及策略选择研究被引量：3
- 2020年
- 结合拼团购的社交效应,基于两种竞争情形研究面向群体消费者的拼团购商家定价问题,并将其与面向个体消费者的个体购进行比较。通过雇佣一个敏感参数反映拼团购的最终成团率,与个体购相比,其初始消费者需承担团购规模组织成本。研究发现:若平台与社交APP进行合作,降低单位团购规模组织成本,有助于提高商家的拼团购利润;满足大众需求的商品更适合采用拼团购进行销售;商家开展拼团购的前提条件随着竞争情形和竞争结构的改变而改变;不管是垄断商家还是双寡头竞争商家,只有当单位团购规模组织成本足够小时商家才应考虑拼团购且当单位团购规模组织成本与成团率共同满足一定条件时,商家应选择拼团购而非个体购。
- 黄曼唐庆国黄甫
- 系数函数光滑度互不相同的变系数模型的一步估计法
- 2008年
- 该文提出了一种一步估计方法用以估计变系数模型中具有互不相同光滑度的未知函数,所有未知函数和它们的导数的估计量由一次极小化得到.给出了估计量的渐近性质,包括渐近偏差、方差和渐近分布,一步估计量被证明达到了最优收敛速度.
- 唐庆国王金德
- 关键词：变系数模型最优收敛速度
- 空间半参数变系数部分线性分位数回归中的B-样条估计法被引量：4
- 2018年
- 利用B-样条函数提出了一种一步估计法,用以估计空间半参数变系数部分线性分位数回归中的未知参数和函数,所有未知参数和函数的估计量由一次极小化得到。推导了未知参数估计量的渐近分布,建立了未知系数函数估计量的收敛速度。通过Monte Carlo模拟研究了估计量的有限样本性质。
- 唐庆国晋鹏
- 关键词：空间数据变系数部分线性模型分位数
- 未知协方差条件下的VSSI T^2控制图的经济性设计被引量：2
- 2018年
- 文章采用马尔科夫链方法研究了协方差矩阵未知条件下的VSSI T2控制图的统计性和经济性设计。结合数值实例,计算了在不同偏移下控制图的统计性和经济性指标。利用遗传算法确定了利润所失最小化时控制图各参数的取值。最后结合因子分析通过灵敏度分析,为经济模型中参数的选取提供依据。
- 顾丽君唐庆国
- 关键词：遗传算法
- 纵向数据变系数模型中的减元估计法被引量：1
- 2008年
- 纵向数据变系数模型常应用于传染病学、生物医学和环境科学等领域.本文提出了一种称为减元估计法的方法来估计模型中的未知函数和它们的导数,减元估计法既适用于系数函数具有相同光滑度的情形,也适用于系数函数具有不同光滑度的情形:既适用于变量不依赖于时间的情形,也适用于变量依赖于时间的情形.给出了一般条件下估计量的局部渐近偏差、方差和渐近正态性,并且渐近性结果显示:当系数函数具有不同的光滑度时,减元估计量的渐近方差比现有方法得到的估计量的渐近方差要少.本文还通过Monte Carlo模拟研究了估计量的有限样本性质.
- 唐庆国王金德
- 关键词：纵向数据变系数模型渐近方差渐近正态性
