多相随机非线性模型中的M估计量

本文考虑了在未知时间发生多个变点的非线性回归模型的M估计。多相随机设计回归模型在每个变点处是不连续的，并具有任意误差$\epsilon$。在跳跃次数已知的情况下，我们研究了变点位置与回归参数的M估计量。这些估计量具有相合性，且回归参数估计量的分布为高斯分布。每个变点的估计量以$n^{-1}$的速率收敛于独立复合泊松过程的最小最小化子。该结果对一大类误差分布均成立。