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假设A是一个Young函数,MD#为广义sharp极大函数.本文首先引进了LA-Hrmander条件,对于满足LA-Hrmander条件的算子T,得到了与T相关的广义sharp极大函数的估计.然后,再利用该估计得到了算子T的加权Lp范数被Hardy-Littlewood极大函数和与Aˉ相关的极大函数的加权Lp范数所控制(0
相似文献
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非参数回归函数估计的随机加权逼近 总被引:1,自引:0,他引:1
本文应用随机加权法的思想构造了回归函数的最近邻估计和核估计的随机加权统计量,并证明了用随机加权统计量的分布逼近两类估计量的分布之精度可达到o(n~(-1/2P),其中1<p ≤ 2. 相似文献
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随机加权法在密度估计中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
本文给出了概率密度函数的椭机加权估计,证明了承机加权分布与密度估计的标准化估计量的分布的逼近精度可达到o(1/√nh),并且构造了Efn(x)的置信区间,其中fn(x)为密度函数的核估计,h=hn炒估计的窗宽。 相似文献
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高丽 《数学的实践与认识》2006,36(2):222-227
利用经典K LOOSTERM ANN和估计、特征和的性质及其解析方法讨论了D IRICH LET L-函数的四次加权均值分布,得出一个有趣的加权均值分布定理. 相似文献
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在加权平方损失函数下,获得广义Pareto分布形状参数的经验Bayes(EB)估计,并得到了该估计的收敛速度. 相似文献