TítuloNonparametric estimation of the conditional variance function with correlated errors
35
0
0
Texto completo
(2) 7 8 98 :. 9;. !. 8. !. ". =1 >. >. 91. >3. 6. =. (. A. 1 ?. D. !. = 9. >D. ) /2E%$ /2E2% ). 6. 6. >. 6. !. >. ? ?. ' ' ?4. (. ?. >. >. @. ? >. >. 2%%%. ". ?. >. ). 9;. 6. 0. B >C. ! '!< 98 :. 5. 2. >. >.
(3) 1 ?. >. F. 6. <. >. =. ?. 1. =. > '. ?. 6. 6 =. 1 '. 6. 6. 6 07G83. >. ( >? @. H#-I. H,I. ?. 8. C. H#&I. ). > H#+I. ?. 1. >. 6. F. >. 7G8 ?. 6. '. >. @. 6. H#,I. 6 > 6. 6. 1 6 H/I. J 6. =1. 6. 6. 6 >. ?. ?. 6. 1. >. >. 6 > ?. <. H#/I. 6. +. 1 6 ?.
(4) @ H/I ?. 6. >. >. >. ( >. @. 6. 6. F. 6. ?>. @. >. 6 H/I. 6. !. > >. 6. 6 > JK. M. 1. >. >. H##I. > >. 6. 6. ( >? @. ( >. 1 6. ?. =. 6 >. H$I. @ >. ?. L. >. > 0. 6>3. ?. > ?. >. M. ? <. 6 E H#.I. ?. H-I J 7. 6 H#%I. H#I. >. ; 6. (4N. H#$I 8. H2%I ?. 0#3 O. P. = ,. (.
(5) F. ?. ?. 9. 4 ?. 6. >. 6. 6. >. (. ?. ?. 6. ). 1. 6. '. >. 2. '. +. 91 ?. >. 6. >. > >. ?. ?. 6 '. ?>. >. @. ?. ?>. =. >. >. 6 6 =. =. C. =1. 6. 6. ?. >. 6. ?. 9. ? ,. (. 1. 6 >. >. $.
(6) '. >. >. F. 6. Q. M 9. 6. JK =. ( >? @. H##I. =. >. ?> 023. C 7G8. '. ? 6. 1. >. ?>. 6. =. 6. >. 6 ?. 6. 6. '. ?. 6 6. @ F. >. 0+3 /.
(7) 0,3 1 F 6. 6 >. 6. (. = 0$3 6#. ?. =. >. 6% % 6. =. =. <. L. >. H$I. 66. >. @. (. ?. ! =. 3. >. =. ?. M. 6 0+3. 7G8. 6. F. <?. 6 " >. >. >. &. 6. 7G8. ?. ! 6. 6. ?. " >. >. >. 7G8. 6. @ ?. =. 6. 6. ?. %. = 0 @. 0$3. ?>. ?. ).
(8) 6. >. 6. (. !. > =. 0. ?>. ?> # =. #. ". ?. 6. ?. !. ". > (. 6 (. @. 0/3. #. >. 0$3. ?. @. > !. 0/3. ?. ) >. !. ?. 7 (. F. ?. = ?. F (. @ 6 =. = $ =1. (. > 9 6 % &. ! !. 9 &. $. $ ?. 9 & %&. $ .. $. $.
(9) 9. $. (. ' >. 1 6. (. (. (. $. 1 6. 1. R. F. 6. ) (. $. ?. '. ?. * ) (. ! ". #. #. * (. 6. ?. 7. +. , +. > ?> @. + +. + +. =. , + @. + ?. +. =. 6@. ! -. ?> E !. H-I ( ?. (.
(10) ?. ?> !. > C. !. =. > Q>. +. # 6 .. /. 1. = C. #!. .. /. $. 7 !+. + + #. ( >? @. H#-I. 6. +. ) %& '. 0. #. 1. 2. 0 0&3 #. 0 -. 1 #. -. -. -. %. %. % #. %. % & $ .. (. % .. /. ). / %& ' 1. 2. 3. # 1. #%. 0.3.
(11) 0-3. #. 3 C. 6(. >. ?. >. 6. >. >. (. ++). (. @ ?. 6 F. $. %. %& *. # 1. 2. 3. # 1. -. (. 0##3. #!. 3 (. 0#%3. !. 6. =. 1. $. +. % %%! ,. # /. 0. ,# (&. 1. 2! ##. (.. #. %.
(12) .. %. /. # # 3. 4. #. .. %"! #. / .. /. 5. # #. 6. #. #. .. #. /. #. # ,. $. 5 #. 7 # # 89 .%;/. : .%%/. & #. #2.
(13) <. 89 4. #. 4. #. < 0#23. !. !. ! #. 5. &. # :. # #. # &. #. & $89. #. <. # =. #. 7 3. $. #. 5. 5 5 $. #. $. # 1. 0#+3 % &. # %. >? #+.
(14) %. 4. 0#,3. #. # 5 5. %. 0#$3 #. .%@/. .*/. .% /. .%2/. #. .%%/. 5. &. 5. #. 7. A. %. #. 5. # #. #. 5. 5. >? #. !. " 6. >. >. C. ? 6. > #,. >.
(15) >. >. >. ?. > @. (. ?. A. =. >. ?. 6. F. (. ?> L. F. 0. 6. O?. @P. H$I3. C. =1. @ 0#3. 6 ?. C. ?>. > 6. 2. F 8. 5 ? R. ? M. (@ 6. 50. A. 3. ? 'F. 1. >. >. # 5. 6. >. 9. 6. < 0. F. ?. >. ?>. '93. 6. ?. !. 6. '9. 1 >. M 06 ?. 6. ?. ). ? F. @. 6. ? 0. +. >. 3 ?. ! +. > M. ! +. 6 ( +. #$. 6. @ +. 3.
(16) C. 6. #. $ %. 6. #. $ %. 6. #. $ %. 6. ). 6 6 =. (. @. ?. 6. ?. 6 6. 6. #S. 6. #$S. 1. +%% (. 6. 6. 6. ?. > '. 4. 6. 6. ? ?. +%%. 6. 6. ?. @ 6. >. %. 6. 6 6? ?. 6 > ? 6. 6. 6. >?. > 4. F. ?. 4. ?. (?. 6. >. >. #. 8. ?. 0#3 5. 5. R. (. ?. ? 5. > '. ?. 6 #/. (?. #. 5. 6.
(17) = F. F. > H( ?. (?. 2. 8. # ?. I. 023 5. R J. 5. ?. ?. 5 >. 5. H( ? >. 6. 0+3. 2 ? 6. I. #. '9 0. 5 0. 3 H 6. <. ?. 6. # ?. I. 0. 6. 6 6. 3. 6. ?. >. 6. ?. M #0. 3. 0+3 8. @+,. M. 3 <. 6 =. 1. M. 6 M ?. M #&. 6 ?. ? ?>.
(18) 6. ?. 5. '9. ( ?. 8. >. ? 1. ?. '. + 0. @ + /3 >. ?. ( ?. @. ?. ?. ?. >. ). >. @. >. 6. &!. " ?. ?. >. > (. 222 F ' >. >. #-,&. ?. ? >. ? !. Q. 0 '. 9 6T. 6. #--/. ? 3 (. )TT =1. 6. 2%%2 9. 4. 2%%2. 6 ). > ?. ? =. > T. ?. ?. T6 6. #.. F. >.
(19) 6. (. >. 6. < > ?. ?. (. =. =. > ?. 6. ?> ?> J. H#2I. 0('! 3. (. 6. >. H&I. 6. 6. 6 6. (. ('!. 6. ?. 6. 2. ?. +. ?. >. 6. >. ?. ?> 6. >. 6. Q. 6. > M. > >. 1. =1. ?. 6. ?. ?. (. M. ?. ' H 6. 2 ?. I. H 6. + ?. I. #-.
(20) ' (. (. @ 3. >. E. GE. ?>. (%+GU !#%$%$G. "". !) *. '. @. ( 2%%$ %%,2- 098. (. @. + '. (. (. * ". 9! E. +#. B. 6G. %& !. 0. #. +. #. 0 #. * ". B. %& @ #. !. 9 0. # (. + #. %. 0 ,. *. #. G. # #. , 2. 2. (. H/I. 1 G. G. > 6 2. 0,3 (. ? 2%.
(21) * ". B !. %& @ #. 9 0. # *. 7. #. (@ 6. +. 7. 9. 9. !. 0#/3. %. 0. 8. 9. ?. 0#&3. 8. 8 ! 9. ! 9 6 (>. @. 6. G. 1. 2. ? +. + +. +. 2#. + + %. 0#.3. 0#-3.
(22) 0#&3 0#.3 Q. 0#-3 0#/3 >. >. ? ? ?. ?. (@ 6. >. 6. > 02%3. (. >. ?. ( * ". *. +. 6. B !. %& @ # 9 0. 0. (. %. G. >. ?. (. +#. 2. R. +. >. >. 9 * ". $. %& ' 9. # 02#3. 2. # % % 22. % %.
(23) *. 7. +. : ?. ?. :. ;. >. ?. 9. 0. ;. 0 6. @. >. & ?. :. >. & 6 1. >. G. +. H/I (. !. ?. ,. (. C. F. 02%3. ( *. 02#3. 0*. + G. G. +2. #. 2. +. +#. 6 3. + + #. !. 0223. ". -. !. ! 02+3. " 02,3 2+.
(24) Q>. 6 02,3. 0223 <. <. <. <. 02$3. <. !. !. < !. < <. !. C <. <. (>. 02$3. <. >. >. 1. >. ? 6 6? 1. <. ?> -. 6. < G. 6. ! ,. 9<. 6. + 9. !. <. !. !. #! 6 6 ?. & >. (. & > <. 2 2,. 3. +#.
(25) #!. 3 (. 6 6 02+3 <. <. ! -. '. !. !. !. < 6< G <. G < G. < G. <. <. <. !. <. C. ). ?. <. <. <. !. 6. <. @ V. F. !. >. >. > G. <. 9 < 2$. *. 1.
(26) 6 6. < G. @ V. F. >. 9 <. < 4. ! !. ! 9. !. 02/3. 6. 4 '. %. 6. 6. Q. @. @. H2I. 22/W22&. 9. @ 6. % G. 02&3. <. 4. !. ! !. 4. !. 4. !. %. !. !. ! %=. ! %+. ! !. ! %+. 2/. %+. = %+. =.
(27) 68. 1. 6. ?>. @. 6. 6. ?. ?. R. ) C. 6 6. <. @ V 9 <. G < >. F. >. ) .. <. ?. 9. ). 6. 6. 1. ?>. 6. <. ). + H#I. (E. 7. #--& 9. 6. >. C. 9. +,+ W +&& H2I Q. @. '. 6. H+I. @ '. G '. 8 '. G. H,I. #--2 8. 8. D. 2. #--$. 6 ) Q. #--#. ?. '. 9. .$ 6. 6 --. W #%%, 2&. C. &.
(28) H$I. L. X #--. 9R 6. /,$ W //%. =. H/I. 2%%# 7 6. >. 3. 8. &. ,0&3 #2&# W #2-+ H&I. 2%%$ Q > 3 (. Y. >. ,0,3 $+- W $$.. 8. H.I E. ). JE. #-.$ B. C. 8. 8. 8. 2+.W. =. 2$2 H-I E. ( ' @. 7. '. ! #-./ 8. 6 H#%I J. G B > M. C. (. /2$ W /++. = 6. #--%. ?. >. >. 6. =. $2#W$2. H##I JK. C. ( >? @. #--& 7. >. > 6. 22+ W 2,2. 2.. C. 9.
(29) H#2I J. #--,. @. 6. C. 8. 8. ?>. 6. 8. =. $2-W$,2 H#+I. > 9 #--/. 6. 8 H#,I. L 6 L 2%%#. C. 6. #+,W#$+. G #--,. >. 6. F. #+,/ W #+&%. 8. H#.I 8. 2$.W2.-. 8. C 6. =. 9. C 6 L. H#&I 8. #/$ W #&-. 8. #--$. 8. 6. 6. C. 8!J H#/I <. >. 8 (4N. =. .# W #%#. #--& 7. 1 6 > 9. >. ?. > 9. H#$I. W. G J. JZ 4. < #--& 7. >. - + 2/2W2&+ H#-I ( >? @. #-./ 8 ? ?. H2%I ; 6. ?> #++ W #,/. $ 2%%2. 1. 1. > -.$W--#. 9. 2-. ).
(30) .. +/( #. '9 3. 0. 3. 0. 3. 0. 5. 6 2 +. +#. ' ? >. ('! ). 0. 3. +%. 0. 3. +2 ++.
(31) 0.35. 0.35 vS(x). vS(x). vD(x) 0.3. 0.25. 0.25. 0.2. 0.2. 0.15. 0.15. 0.1. 0.1. 0.05. 0.05. 0 −1. 6. vD(x) 0.3. b. v (x). #). −0.5. '9. 0 ρ. 0.5. 0. 0. 1. 3. 0. −1. b. v (x). −0.5. 0 ρ. 0.5. 3. 0 6. 5. +#. 1. 3.
(32) 150. 100. 50. 0. −50. −100. 6. 2) ' ?. 0. 0.1. 0.2. 0.3. 0.4. 0.5. ('!. +2. 0.6. 0.7. 0.8. 0.9. 1.
(33) 4500. 4000. 3500. 3000. 2500. 2000. 1500. 1000. 500. 0. 6. +). 0. 0.1. 0.2. >. 0.3. 0.4. ). 0.5. 0. ++. 0.6. 0.7. 0.8. 3. 0.9. 1. 0. 3.
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
(36)
Documento similar
The lower fermentative activity (in terms of gas production through the 18 h incubation period) observed in diets with HI was highly correlated (r=0.726; P<0.001; n = 24) with
A permuted multivariate and univariate analysis of variance (PERMANOVA) was used to determine the differences as a function of treatment and elapsed time for chemical properties
In this section we provide a comparison between the parametrizations of the conditional variance -covariance matrix arising from the Student’s t VAR model and some of the most
In this study, we aimed to determine the genetic influence on the fertility of Retinta breeding cows by measuring the variance component patterns of reproductive efficiency across
Subject number ten presented a behaviour of conditional cooperative in the first game of the questionnaire, with a marginal per capita return of 0.6 while, in
The proposed reliability measure (the R-measure) analyses the shape of the focus measure function and estimates the likelihood of obtaining an accurate depth estimation without
7.2 b show that correlated photons of different frequencies can be Pur- cell enhanced with a single cavity, so that the spectrum as a function of the cavity detuning follows the
The basic geometric assumption, as well as the main theoretical results concerning the estimation of the boundary measure L 0 , are established in Section 3.. To be more specific,
