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1.
王启华 《数学物理学报(A辑)》1994,(4)
本文证明了文[2]中L-估计具有强相合性,重对数律,并给出了它的均方收敛速度.证明了L-估计的光滑Bootstrap统计量有与L-估计类似的线性渐近展开式,由此展开式我们证明了它的渐近正态性及其光滑Bootstrap逼近成立. 相似文献
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3.
该文研究了条件狋 分位数核估计的逼近速度问题.在适当的条件下,给出了核估计的强收敛速度、正态逼近速度和Bootstrap逼近速度. 相似文献
4.
多种Bootstrap置信限的模拟比较 总被引:1,自引:0,他引:1
多种Bootstrap置信限的模拟比较范大茵(浙江大学应用数学系)1.问题的提出Bootstrap方法是现今统计计算中常用的方法,例如在可靠性计算中常有参数的Boot-strap点估计以及Bootstrap置信限.根据文献介绍对于求未知参数的Boot... 相似文献
5.
L─统计量的Bootstrap逼近任哲,陈明华(六安师范专科学校,六安237012)本文提出了L──统计量的一种Bootstrap逼近,并讨论了这种逼近的相合性及其逼近的精确性。一、引言及主要定理设兄,i>1为来自分布为F的i.i.d.样本,以X.;... 相似文献
6.
L-统计量的Edgeworth展开和Bootstrap逼近 总被引:4,自引:0,他引:4
文「1」讨论了L-统计量的一种能达到0(1/√n)精确性的Bootstrap逼近,本文则在适当条件下,证明了上述Bootstrap逼近能达到精确性0(1/√n),并给出了L-统计量的一阶Edgeworth展开的估计。 相似文献
7.
本文研究学生化U-统计量的Edgeworth展开和Bootstrap逼近,在核函数h较弱的矩条件下,给出了学生化U-统计量的一项Edgeworth展开式和Bootstrap逼近。 相似文献
8.
基于PP技术、Bootstrap方法和数论方法,对于k个总体协方差矩阵相等的检验,给出了PP型检验统计量,并讨论了它的渐近分布和Bootstrap逼近,最后给出了一些实际模拟结果。 相似文献
9.
本文研究学生化U-统计量的Edgeworth展开和BootstraP逼近,在核函数h较弱的矩条件下,给出了学生化U-统计量的一项Edgeworth展开式和Bootstrap逼近. 相似文献
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11.
一类矩阵的AOR迭代收敛性分析及其与SOR迭代的比较 总被引:3,自引:0,他引:3
薛秋芳 《高等学校计算数学学报》2006,28(1):39-49
1 引言
许多实际问题最后常归结为解一个或一些矩阵的线性代数方程组Ax=b (1.1)这里讨论A为(1,1)相容次序矩阵的情形。 相似文献
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本文首先建立了“停走”生成器辅出序列的概率模型,给出了“停走”生成器输出序列与其线性移位寄存器序列之间的符合率的计算公式。 相似文献
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设P=(X,≤)是一个半序集,本文在关于碰撞数的深度贪婪算法的基础上,直接证明了对任意的P存在一个最优的DLG扩张,给出了DLG半序集的定义,并证明了半序集P是DLG半序集的一个充分条件,最后给出了DLG扩张算法。 相似文献
15.
许明 《数学年刊A辑(中文版)》2005,(1)
本文在非齐次空间上给出了交换子[b,T](f)=bTf(x)-T(bf)(x)在b(x)是Lipschitz函数时的 Lp(p>1)有界性. 相似文献
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IIntroductlonAs one ofwell-kn。mean ield models for spin glasses,the SK(Sherrin红on-Kirkpatri山)model has been studied by many authors恤叫2]nd[81,andthe references therein).Particu-larl儿丁劝a以andls]repm眈* some quite lmerestingresults on It in his one-hour Invited talk tthe International Congress ofMathem航icians held t Berlin in August,ig98.In mathematical terms;the SK-Model Is the study of a cert。n random measure on Z。:={一1;1}”for a natural。mber N.Z。Is called configu… 相似文献
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本文在非齐次空间上给出了交换子[b,T](f)=bTf(x)-T(bf)(x)在b(x)是Lipschitz函数时的Lp(p>1)有界性. 相似文献
18.
关于TLS和LS解的扰动分析 总被引:3,自引:0,他引:3
1.引言本文采用卜]的记号.最小二乘(LS)和总体最小二乘(TLS)是科学计算中的两种重要方法.尤是TLS,近来已有多篇论文讨论[1-6,8-16].奇异值分解(SVD)和CS分解是研究TLS和LS的重要工具.令ACm,BCm,C=(A,B),A和C的SVD分别为(1.1)(1.2)其中P51为某个正整数,U,U,V,V均为西矩阵,UI,UI,VI,VI为上述矩阵的前P列,z1一山。g(。1,…,内),】2=di。g(内十l,…,。小】1=dl。g(61;…,站,】2二diag(4+1;…,dk),。l三··2。120和dl三…三d。20分别为C和A的奇异值,Z=mhfm.n十以… 相似文献
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