【摘 要】
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本文考虑如下半参数回归模型y=Xβ+g（t）+ε,其中y为n×1观测值,X为n×p已知矩阵,r（X）=p,β为p×1未知参数,g（t）为光滑连续未知函数,ε为n×1误差向量,均值E（ε）=0,协方差矩阵Cov（ε）=σ2I.半参数回归模型应用广泛,大量的学者利用多种方法对半参数回归模型及其相关问题进行了深入研究,本文用差分方法研究半参数回归模型,主要研究以下三个内容:第二章,为了消除半参数模型中非
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本文考虑如下半参数回归模型y=Xβ+g（t）+ε,其中y为n×1观测值,X为n×p已知矩阵,r（X）=p,β为p×1未知参数,g（t）为光滑连续未知函数,ε为n×1误差向量,均值E（ε）=0,协方差矩阵Cov（ε）=σ2I.半参数回归模型应用广泛,大量的学者利用多种方法对半参数回归模型及其相关问题进行了深入研究,本文用差分方法研究半参数回归模型,主要研究以下三个内容:第二章,为了消除半参数模型中非参数效应,从而提高参数估计的精度,在此模型中引入差分算子,得到如下模型:Dy=DXβ+Dε.根据平衡损失函数得到参数的最优线性无偏估计.利用风险函数重新定义估计的相对效率,得到参数差分估计优于最小二乘估计.接着利用权函数法给出模型下的非参数估计,同样与最小二乘下的非参数估计比较,说明本文理论结果.最后给出模拟算例来说明结果的有效性.第三章,我们主要研究半参数模型下的异常点诊断与检验.首先将模型转变为线性模型,并经变换使上述模型中误差满足Gauss-Markov假设;接着通过Cook诊断统计量来分析数据中对回归估计影响较大的点;然后进行异常点检验;最后给出模拟算例来说明本章结论.第四章,针对1990-2009的碳排放实际数据,利用参数差分估计和权函数方法建立半参数回归模型,并从均方误差角度说明本文所建模型的优越性.
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科技的发展和革新不断推动着教育的进步,促进着教学理念、教学模式和教学内容的改革。增强现实（AR）这一新兴技术也被越来越多的应用于教育教学中。针对小学生空间思维和抽象思维能力不足导致的对小学阶段立体图形知识理解困难的问题,本文设计开发了基于增强现实技术的小学数学立体图形教学软件,为验证该软件的教学效果,设计了课堂教学的对比实验和教师云体验的调查问卷,取得了良好效果。主要工作包括:（1）梳理总结增强现
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