基于遍历函数型数据条件风险率函数的核估计

探究了在平稳遍历函数型数据下条件风险率函数的非参数核估计问题,本文基于N-W核估计的方法,构造响应变量Y在给定函数型解释变量X下的条件风险率函数非参数核估计,在一定条件下获得条件风险率函数非参数估计的偏差表达式.     

非光滑非凸多目标规划解的充分条件

Kuhn-Tucker型条件的充分性一直是最优化理论中引人注意的一个问题.本文对非光滑函数提出了几个非凸概念,然后,讨论了非光滑非凸多目标规划中Kuhn-Tucker型条件和Fritz John型条件的充分性,在很弱的条件下,建立了一系列充分条件.     

非局部初边值条件下的抛物型偏微分方程

本文讨论在非局部初边值条件下的抛物型偏微分方程,在更为宽松的边界假设条件下讨论所构造的迭代序列的收敛速度问题.并且对非局部初值条件为离散形式的情况做了相应的讨论.     

固定设计下非参数回归模型估计的渐近性质

考虑固定设计下具有非参数AR(1)的非参数回归模型,综合最小二乘和非参数核估计法,定义了非参数函数的估计量,在适当的条件下,研究了它们的渐近性质.     

退化的无穷维Hamilton系统的KAM定理

给出了一类较弱的非退化条件,证明了满足该弱非退化条件的退化可积的无穷维Hamilton系统在小扰动下的不变环面存在定理,同时还给出了存在不变环面的参数集合的测度估计.值得一提的是该非退化条件在解析情形下可能是最弱的(受有限维情况的启示).主要运用了KAM技巧证明不变环面的存在性,给出了与上述测度估计有关的小分母条件的测度估计.     

关于非凸的有限理性的稳定性

关于有限理性方面的文献, 大多数都是在满足凸性条件下研究有限理性的相关性质, 在一定程度上限制了其应用范围. 应用Ekeland变分原理, 减弱了有限理性模型的假设条件, 考虑在不满足凸性条件下的有限理性模型的稳定性问题. 具体给出了非凸的Ky Fan点问题解的稳定性, 非凸非紧的Ky Fan点问题解的稳定性, 非凸向量值函数Ky Fan点解的稳定性和非凸非紧向量值函数Ky Fan点解的稳定性. 作为应用, 还给出了非凸的n人非合作博弈有限理性模型解的稳定性和非凸的多目标博弈有限理性模型解的稳定性.     

非角截断的Fokker-Plank-Boltzmann方程

在非角截断条件下研究了Fokker-Plank-Boltzmann方程的Cauchy问题,从而推广了DiPerna和Lions在角截断假设下的经典结果.主要利用了碰撞算子的结构的一些性质,以及对正规化碰撞算子的一种新的分解,并结合准椭圆算子的性质,得到了非截断条件下重正规化解的稳定性,进而得到了解的存在性.     

分数阶Kirchhoff方程基态解的存在性

在这篇文章, 我们研究了一分数阶基尔霍夫问题, 在一些适当的条件下, 得到了非平凡非负基态解的存在性.     

对非二元性选择函数和独立决定性进一步的研究

进一步分析了非二元性选择函数的相关条件与Quesada提出的t元相关独立决定性条件,在非二元性选择环境下,用Quesada提出的条件弱化了Arrow不可能定中无关方案独立性条件,所得结论表明Arrow不可能定中无关方案独立性条件和连同性可以同时弱化.     

非光滑多目标优化问题的最优性条件

本文利用极值原理在Fréchet次微分下研究了非光滑多目标优化问题的最优性条件.首先,研究了非光滑半无限多目标优化问题的必要性条件.随后,建立了非光滑多目标优化问题Henig真有效解的必要条件.     

纵向数据下半参数回归模型的统计分析

对于纵向数据下半参数回归模型,基于广义估计方程和一般权函数方法构造了模型中参数分量和非参数分量的估计.在适当的条件下证明了参数估计量具有渐近正态性,并得到了非参数回归函数估计量的最优收敛速度.通过模拟研究说明了所提出的估计量在有限样本下的精确性.     

Censored multiple regression by the method of average derivatives

This paper proposes a technique [termed censored average derivative estimation (CADE)] for studying estimation of the unknown regression function in nonparametric censored regression models with randomly censored samples. The CADE procedure involves three stages: firstly-transform the censored data into synthetic data or pseudo-responses using the inverse probability censoring weighted (IPCW) technique, secondly estimate the average derivatives of the regression function, and finally approximate the unknown regression function by an estimator of univariate regression using techniques for one-dimensional nonparametric censored regression. The CADE provides an easily implemented methodology for modelling the association between the response and a set of predictor variables when data are randomly censored. It also provides a technique for “dimension reduction” in nonparametric censored regression models. The average derivative estimator is shown to be root-n consistent and asymptotically normal. The estimator of the unknown regression function is a local linear kernel regression estimator and is shown to converge at the optimal one-dimensional nonparametric rate. Monte Carlo experiments show that the proposed estimators work quite well.     

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在φ混合的随机误差下,本文研究了固定设计及响应变量有缺失的非参数回归模型中回归函数的经验似然置信区间的构造.首先采用非参数回归填补法对缺失的数据进行填补,其次利用补足后得到的"完全样本"构造了非参数回归函数的经验似然比统计量,并证明了经验似然比统计量的极限分布为卡方分布,利用此结果可以构造非参数回归函数的经验似然置信区间.     

On the estimation of a monotone conditional variance in nonparametric regression

A monotone estimate of the conditional variance function in a heteroscedastic, nonparametric regression model is proposed. The method is based on the application of a kernel density estimate to an unconstrained estimate of the variance function and yields an estimate of the inverse variance function. The final monotone estimate of the variance function is obtained by an inversion of this function. The method is applicable to a broad class of nonparametric estimates of the conditional variance and particularly attractive to users of conventional kernel methods, because it does not require constrained optimization techniques. The approach is also illustrated by means of a simulation study.     

无穷方差厚尾过程中非参数函数的小波估计

研究无穷方差厚尾过程中含有变点的非参数函数的估计问题。通过小波方法给出变点位置的估计值并得到其收敛速度。在已知变点估计值的基础上,将截尾方法与小波压缩方法相结合得到非参数函数的估计值。模拟研究结果说明对于无穷方差厚尾过程中的函数估计问题小波方法是有效的。     

Nonparametric recursive estimation of the derivative of the regression function with application to sea shores water quality

This paper is devoted to the nonparametric estimation of the derivative of the regression function in a nonparametric regression model. We implement a very efficient and easy to handle statistical procedure based on the derivative of the recursive Nadaraya–Watson estimator. We establish the almost sure convergence as well as the asymptotic normality for our estimates. We also illustrate our nonparametric estimation procedure on simulated data and real life data associated with sea shores water quality and valvometry.

     

误差为鞅差序列的回归函数估计的收敛速度

当误差为鞅差序列时,研究了固定设计点列情形下非参数回归函数一般权函数的非参数估计,并在一些基本条件下给出了估计的一致最优强收敛速度.     

误差为鞅差序列的回归函数估计的收敛速度

当误差为鞅差序列时,研究固定设计点列情形下非参数回归函数一般权函数的非参数估计,并在一些基本条件下给出了估计的一致最优强收敛速度．     

PLM中误差方差未知时的GLR

本文检验部分线性回归模型(PLM)中,误差的方差未知时,函数部分是否是线性函数,在备择假设下,先用局部多项式方法估计出函数部分,再估计参数部分.计算出了零假设下广义似然比(GLR)检验统计量的表达式,给出了它的渐近分布,并对结果进行了模拟.