Estimation on semi-functional linear errors-in-variables models

Abstract

Semi-functional linear regression models are important in practice. In this paper, their estimation is discussed when function-valued and real-valued random variables are all measured with additive error. By means of functional principal component analysis and kernel smoothing techniques, the estimators of the slope function and the non parametric component are obtained. To account for errors in variables, deconvolution is involved in the construction of a new class of kernel estimators. The convergence rates of the estimators of the unknown slope function and non parametric component are established under suitable norm and conditions. Simulation studies are conducted to illustrate the finite sample performance of our method.     

On distribution-weighted partial least squares with diverging number of highly correlated predictors

Summary.  Because highly correlated data arise from many scientific fields, we investigate parameter estimation in a semiparametric regression model with diverging number of predictors that are highly correlated. For this, we first develop a distribution-weighted least squares estimator that can recover directions in the central subspace, then use the distribution-weighted least squares estimator as a seed vector and project it onto a Krylov space by partial least squares to avoid computing the inverse of the covariance of predictors. Thus, distrbution-weighted partial least squares can handle the cases with high dimensional and highly correlated predictors. Furthermore, we also suggest an iterative algorithm for obtaining a better initial value before implementing partial least squares. For theoretical investigation, we obtain strong consistency and asymptotic normality when the dimension p of predictors is of convergence rate O { n ^1/2/ log ( n )} and o ( n ^1/3) respectively where n is the sample size. When there are no other constraints on the covariance of predictors, the rates n ^1/2 and n ^1/3 are optimal. We also propose a Bayesian information criterion type of criterion to estimate the dimension of the Krylov space in the partial least squares procedure. Illustrative examples with a real data set and comprehensive simulations demonstrate that the method is robust to non-ellipticity and works well even in 'small n –large p ' problems.     

库尔特内和索绪尔的语言思想比较

库尔特内和索绪尔的语言思想具有一定的联系,尤其在语言和言语、语言的符号性和系统性、静态和动态等问题上有很多相似之处。通过对比,主要阐述二者语言思想之间的内在联系。     

长江中游牯牛沙水道航道整治一期工程效果分析

牯牛沙水道为长江中游近期出现的重点碍航浅水道,整治好该水道对长江中游航道的畅通具有重要意义。交通运输部于2010年2月批复同意实施该水道航道整治一期工程。简介牯牛沙水道演变特点、主要影响因素、碍航特性与整治方案,详细分析牯牛沙水道整治前后过渡段变化情况、牯牛沙边滩淤积情况以及航道改善情况,重点分析一期工程整治效果,预测演变趋势,提出后续工程建议。一期工程实施后,工程效果良好,总体河势更趋稳定,牯牛沙边滩淤高展宽,利于枯水期水流集中,过渡段浅埂得到较为有效冲刷,淤积减少,碍航程度减轻,浅区航道条件改善,为后续工程的实施创造了有利条件。分析认为:一期工程效果将会随着建筑物功能的继续发挥进一步显现,达到预期目标。     

简论赛珍珠在国际汉学中的地位与贡献--以中国小说的研究为例

近年来,国际汉学研究在全球轰轰烈烈地展开.但无论过去还是现在,无论是有关论文还是专著,都找不到以描写中国而得诺贝尔文学奖的美国著名女作家赛珍珠的名字.本文试图就中国小说评论这一微观角度,简论一番赛珍珠在国际汉学中的特殊地位与突出贡献,以弥补这一空缺.笔者认为赛氏对中国小说的评论与国外汉学家相比较,显示出一些新的突破,这种突破主要体现在:不局限于翻译与介绍;不单纯模仿中国小说创作手法;不简单依据与固守中国原有理论;对中国小说理论有焕然一新的阐释与概括.     

普通地方高校国际化道路的探索

在高等教育全球化的背景下,普通地方高校也面临着国际化的挑战。然而在推进国际化过程中,由于普通地方高校对高等教育国际化的内涵和思路模糊,国际化发展定位盲目,评估体系片面以及推动模式僵化都制约了国际化的发展。因此普通地方高校应充分考量自身的特色和不足,探索与地方发展相结合的国际化道路,积极应对高等教育国际化带来的机遇和挑战。     

伍德沃德-霍夫曼规则来源之争

简要介绍了美国化学家E．J．科里(E．J．Comy，1928-)对伍德沃德-霍夫曼规则(Woodward-Hoffmann rules)来源优先权之争的来龙去脉以及R．霍夫曼(Roald Hoffmann，1937-)对昔日往事的回顾，有助于理解伍德沃德-霍夫曼规则来源之争。     

当代藏族文学的多元文化背景与作家民族文化身份的建构

当代藏族作家的创作面临多元文化背景,多元文化背景成为藏族作家创作的大语境。如何对待传统文化,实现藏族文化的现代性转换等问题成为当代藏族作家文化身份建构的首要问题。藏族当代作家既要大力弘扬民族文学,又要在重建中国文学中发挥作用;既要面向全球化,又要增强本土认同。努力使当代藏族文学既借全球化话题和语境获得新的增长空间,又保持民族的审美经验传统和民族文化的独立性。     

江苏省大学生“村官”差别化培养模式研究

对大学生村官进行差别化培养,是大学生村官战略多元价值取向的内在要求,是促进大学生村官多元成长、解决大学生村官出路问题的必然选择。差别化培养包括纵向上的分层培养、横向上的分类培养和时序上的分段培养。差别化培养是一个过程,建立大学生村官差别化的培养体系,需要贯穿选聘、培训、考核、成长等多个环节,需要在宏观管理层面,加强统筹规划,实行管理重心下移,建立有差别的弹性政策,营造良好氛围。     

消费信任发生机制探索——一项基于中国本土的实证研究

信任是促进消费者购买的关键因素之一。本研究在梳理以信任为研究主题的文献基础上,对消费信任的发生机制进行探索,编制了消费信任发生机制的量表,并运用此量表调查了中国7个省市和地区的529名消费者,采用结构方程模型检验消费信任的发生机制模型。结果表明,声望和理性计算结果对消费信任的产生具有重要影响,消费者做决策时对刻板印象的偏好及其对商家的认同也对消费信任具有显著影响。