共查询到18条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
在平稳相协样本下,讨论分布函数光滑估计的一致渐近正态性.在较合理的条件下给出了分布函数光滑估计的一致渐近正态性的收敛速度,这个速度几乎达到n~(-1/4). 相似文献
2.
强混合样本下回归加权估计的一致渐近正态性 总被引:5,自引:0,他引:5
在强混合样本下,讨论固定设计回归模型的加权函数估计的一致渐近正态性,给出一致渐近正态性的收敛速度,这个速度接近n-1/6. 相似文献
3.
4.
5.
本文在一些弱的条件下,对自然联系函数和自适应设计下广义线性模型的极大拟似然估计渐近性进行研究,获得了极大拟似然估计的渐近存在性、弱相合性、收敛速度及渐近正态性.并通过蒙特卡罗数值模拟的方法对所得结果进行验证. 相似文献
6.
7.
研究函数型Probit模型的sieve极大似然估计的渐近性质.在一定的条件下,证明了估计的强相合性和渐近正态性以及该估计的非参数部分达到最优收敛速度.最后给出了一个模拟研究,表明sieve极大似然估计有较好的有限样本性质. 相似文献
8.
本文研究回归函数的κn-近邻估计的渐近性质,得到了回归函数的κn-近邻估计的渐近正态性和它的Bootstrap统计量的相合性.在高阶矩存在的条件下,我们证明了回归函数的κn-近邻估计的Bootstrap逼近比正态逼近更精确. 相似文献
9.
《数学的实践与认识》2015,(24)
发展了一种半参数面板空间滞后模型的两阶段最小二乘估计方法.证明了参数分量估计具有渐近正态性且收敛速度为n~(-1/2),非参数分量估计在内点处具有渐近正态性,其收敛速度达到了非参数函数估计的最优收敛速度.并将方法应用于外商直接投资对劳动收入份额的影响分析. 相似文献
10.
随机删失数据下几种风险率函数估计的渐近性质 总被引:1,自引:0,他引:1
文中对于删失数据下几种不同的风险率函数估计进行了研究。使用与以往不同的方法,在较弱的条件下,改进并扩充了现有文献的结果,获得了这几种风险率函数估计的渐近正态性,一致强弱相合收敛速度以及重对数律且进行了数值模拟。 相似文献
11.
相对于两个密度函数之间的Kullback-Leibler距离,本文获得了矩阵Γ分布一致渐近正态分布的条件,由于矩阵Γ分布包含了Wishart分布,因此我们也指出了 Wishart分布一致渐近正态分布的条件. 相似文献
12.
矩阵F分布渐近正态分布的一种方式(英文) 总被引:1,自引:0,他引:1
本文主要讨论矩阵F分布的一致渐近正态性.通过计算矩阵F分布和多元正态分布的Kullback-Leibler距离,找到了矩阵F分布一致渐近正态分布的条件. 相似文献
13.
研究了α-混合样本下最近邻密度估计的渐近性质,证明了估计的渐近正态性并且给出了其渐近方差的显式表达式,由此构造了α-混合样本下概率密度的渐近置信区间. 相似文献
14.
Ya. M. Chabanyuk 《Ukrainian Mathematical Journal》2006,58(12):1916-1923
We consider the asymptotic normality of a continuous procedure of stochastic approximation in the case where the regression
function contains a singularly perturbed term depending on the external medium described by a uniformly ergodic Markov process.
Within the framework of the scheme of diffusion approximation, we formulate sufficient conditions for asymptotic normality
in terms of the existence of a Lyapunov function for the corresponding averaged equation.
__________
Translated from Ukrains’kyi Matematychnyi Zhurnal, Vol. 58, No. 12, pp. 1686–1692, December, 2006. 相似文献
15.
《Journal of Computational and Applied Mathematics》2006,186(1):232-252
We determine the joint asymptotic normality of kernel and weighted least-squares estimators of the upper tail index of a regularly varying distribution when each estimator is a bivariate function of two parameters: the tuning parameter is motivated by possible underlying second-order behavior in regular variation, while no such behavior is assumed, and the fraction parameter determines that upper portion of the sample on which the estimator is based. Under the hypothesis that the scaled asymptotic biases of the estimators vanish uniformly in the parameter points considered, these results imply joint asymptotic normality for deviations of ratios of the estimators from 1, which in turn yield asymptotic chi-square tests for checking the small-bias hypothesis, equivalent to the constructibility of asymptotic confidence intervals. The test procedure suggests adaptive choices of the tuning and fraction parameters: data-driven (t)estimators. 相似文献
16.
17.
In this paper we extend a central limit theorem of Peligrad for uniformly strong mixing random fields satisfying the Lindeberg condition in the absence of stationarity property. More precisely, we study the asymptotic normality of the partial sums of uniformly \(\alpha \)-mixing non-stationary random fields satisfying the Lindeberg condition, in the presence of an extra dependence assumption involving maximal correlations. 相似文献
18.
主要研究半参数非时齐扩散模型的参数估计问题.基于非时齐扩散模型的离散观测样本,首先得到漂移参数的局部线性复合分位回归估计,并证明估计量的渐近偏差、渐近方差和渐近正态性.其次,讨论了带宽的选择和局部线性复合分位回归估计关于局部线性最小二乘估计的渐近相对效,所得到的局部估计较局部线性最小二乘估计更为有效.最后,通过模拟说明了局部线性复合分位回归估计比局部线性最小二乘估计的模拟效果更好. 相似文献