Об адаптивной оценке наименьшего контраста в модели с нелинейными функциональными связями

Abstract

Розглядається неявна нелінійна функціональна модель з похибками в змінних. На базі ідеї деконволюції запропоновано нову адаптивну оцінку найменшого контрасту параметра регресії. Сформульовано достатні умови конзистентності оцінки. Розглянуто декілька прикладів у рамках L₁- та L₂-підходів.

We consider an implicit nonlinear functional model with errors in variables. On the basis of the concept of deconvolution, we propose a new adaptive estimator of the least contrast of the regression parameter. We formulate sufficient conditions for the consistency of this estimator. We consider several examples within the framework of the L₁- and L₂-approaches.