论文标题：A new estimation in functional linear concurrent model with covariate dependent and noise contamination
论文作者：丁辉（第一兼通讯作者）
论文介绍：
函数型当前线性回归模型是一类重要的函数型回归模型。该模型通常假设函数型协变量的实现值之间是独立的，并且可以精确地被观测到。实际中，不同函数型样本曲线之间往往存在相关性。此外，由于观测仪器和测量方法等限制，函数型协变量的每个实现值可能存在着测量误差。为了解决这个问题，提出了一种新的基于协方差技术的广义矩估计方法，该方法充分利用了函数型样本曲线之间相关性信息，并且消除了测量误差的影响。此外，将所提出的方法推广到部分观测的函数型数据情形。在一些正则条件下，建立了模型估计量的渐近性质。通过蒙特卡罗模拟研究和实际示例说明了所提出估计的有限样本表现。数值分析结果表明，与现有方法相比，新方法具有优越的性能表现。
作者简介：丁辉，南京财经大学经济学院副教授，主要研究方向为函数型数据分析，高维统计分析。
原文链接:https://link.springer.com/article/10.1007/s00184-023-00900-w
期刊简介：Metrika是理论和应用统计学领域的国际性期刊，主要发表高维统计、应用统计、计算统计等领域的研究成果。
