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在线性回归模型建模中, 回归自变量选择是一个受到广泛关注、文献众多, 具有很强的理论和实际意义的问题. 回归自变量选择子集的相合性是其中一个重要问题, 如果某种自变量选择方法选择的子集在样本量趋于无穷时是相合的, 而且预测均方误差较小, 则这种方法是可取的. 利用BIC准则可以挑选相合的自变量子集, 但是在自变量个数很多时计算量过大; 适应lasso方法具有较高计算效率, 也能找到相合的自变量子集; 本文提出一种更简单的自变量选择方法, 只需要计算两次普通线性回归: 第一次进行全集回归, 得到全集的回归系数估计, 然后利用这些回归系数估计挑选子集, 然后只要在挑选的自变量子集上再进行一次普通线性回归就得到了回归结果. 考虑如下的回归模型: 其中回归系数中非零分量下标的集合为, 设是本文方法选择的自变量子集下标集合, 是本文方法估计的回归系数(未选中的自变量对应的系数为零), 本文证明了, 在适当条件下, 其中表示的 分量下标在中的元素的组成的向量, 是误差方差, 是与 矩阵极限有关的矩阵和常数. 数值模拟结果表明本文方法具有很好的中小样本性质.     

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本文证明了copula , 生存copula , 对偶copula 和伴随copula 关于copula的复合运算构成一个四元群, 给出了当某个单点值给定时它们的最优上下界. 计算了, 时copula最优上下界的宽窄度, 并与时的宽窄度进行了比较.     

广义Cox模型下的逐步扩大域流相关问题研究

在本文中, 我们主要讨论了广义Cox模型的信息流扩大问题. 假设在市场中有两类投资者, 第一类投资者拥有市场信息, 这里由一个维的布朗运动和一个可积随机 测度驱动; 而第二类投资者具有扩大的信息流, 这里假设是由信息流和广义Cox的模型刻画的违约信息流生成. 我们建立和刻画了广义Cox模型并且求给出它的主要性质包括生存过程和违约条件密度. 与Cox模型显著区别的是, 如果违约由广义Cox模型模型刻画, 与Cox模型平凡的结果不同的是, 鞅的分解更复杂和具有一般性.     

关于两两NQD随机序列的一个极限定理

设为两两NQD随机序列, 且, 是一列严格单调递增的凸序列. 本文将 Feller (1946)关于独立同分布期望不存在随机序列的极限定理推广到两两NQD随机 序列的情形.     

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Cardy给出临界渝流族横穿一个长方形 而不碰到长方形的上边和下边的概率估计公式; Lawler, Schramm和Werner给出了参数的通弦随机Loewner演 变穿过长方形的类似的概率估计公式. 在本文, 我们将后者的结果推广到的情形.     

一类混合序列下分位数估计的一致渐近正态性

本文在混合序列下, 研究了分位数估计的一致渐近正态性. 在一定条件下其收敛速度达到. 所得结果可以应用到风险度量VaR分位数估计.     

Rho*-混合随机变量加权和的矩完全收敛性

作者讨论了-混合随机变量阵列 加权和的矩完全收敛性, 所获得的结果改进了邱德华(2011)的相应结果.     

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本文对两个样本数据不完全的线性模型展开讨论, 其中线性模型协变量的观测值不缺失, 响应变量的观测值随机缺失(MAR). 我们采用逆概率加权填补方法对响应变量的缺失值进行补足, 得到两个线性回归模型``完全'样本数据, 在``完全'样本数据的基础上构造了响应变量分位数差异的对数经验似然比统计量. 与以往研究结果不同的是本文在一定条件下证明了该统计量的极限分布为标准, 降低了由于权系数估计带来的误差, 进一步构造出了精度更高的分位数差异的经验似然置信区间.     

逐步增加首失效截尾样本下参数估计的优良性

在对称平方损失函数下, 利用逐步增加首失效截尾样本, 研究两参数Pareto分布族参数的一致最小方差无偏估计(UMVUE), Bayes估计和参数型经验Bayes(PEB)估计. 按照均方误差(MSE)准则, 比较UMVUE与PEB估计的优良性. 根据风险函数导出Bayes估计与PEB估计的渐近性, 并获得它们的收敛速度. 在相同的置信水平下, 研究参数分别在经典统计和Bayes统计中的区间估计, 并利用数值模拟说明Bayes区间估计的精度高于经典统计区间估计.     

Orthogonality properties of linear combinations of orthogonal polynomials II

Let and be polynomials orthogonal on the unit circle with respect to the measures dσ and dμ, respectively. In this paper we consider the question how the orthogonality measures dσ and dμ are related to each other if the orthogonal polynomials are connected by a relation of the form , for , where . It turns out that the two measures are related by if , where and are known trigonometric polynomials of fixed degree and where the 's are the zeros of on . If the 's and 's are uniformly bounded then (under some additional conditions) much more can be said. Indeed, in this case the measures dσ and dμ have to be of the form and , respectively, where are nonnegative trigonometric polynomials. Finally, the question is considered to which weight functions polynomials of the form where denotes the reciprocal polynomial of , can be orthogonal. This revised version was published online in June 2006 with corrections to the Cover Date.     

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设{Xni,un≤i≤vn,n≥1}与{ani,un≤i≤vn,n≥1}分别为一个随机阵列和一个常数阵列.本文首先引入了随机阵列{Xni,un≤i≤vn,n≥1}关于常数阵列{ani,un≤i≤vn,n≥1}剩余h-可积的概念,它是弱于h-可积,Cesaroα-可积等其它相关可积的定义.然后在这一可积的定义和适当的条件下,我们研究了相依随机序列加权和的强收敛性和平均收敛性,推广并改进了相关文献已有结果.     

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研究了负相关随机变量阵列加权和的矩完全收敛性,改进了Baek等(2008)的结果.作为应用,得到了基于负相关随机变量序列的平滑移动过程的矩完全收敛性,完善了Li等(2004)的结果.     

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本文讨论了右半直线上带有原点反射壁的随机环境中随机游动,并给出了其常返性的充要条件.在非常返的情况下,获得了{Xn}从n-1到n首中时τn的二阶矩Eτn2的一个估计.同时,给出了右半直线上随机环境中随机游动的强大数定律.     

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Let,,,
be all independent PRHR variables. Firstly, we show thatimplies. Secondly, we consider the comparison of
convolutions of independent heterogeneous PRHR variables with respect to the usual stochastic
ordering. Suppose and, we prove that implies,
for all. The results established here strengthen some of the results known in
the literature.     

Synchronization of Stochastic Two-Layer Geophysical Flows

In this paper, the two-layer quasigeostrophic flow model under stochastic wind forcing is considered. It is shown that when the layer depth or density differ- ence across the layers tends to zero, the dynamics on both layers synchronizes to an averaged geophysical flow model.     

CENTRAL LIMIT THEOREMS FOR A BRANCHING RANDOM WALK WITH A RANDOM ENVIRONMENT IN TIME

We consider a branching random walk with a random environment in time, in which the offspring distribution of a particle of generation n and the distribution of the displacements of its children depend on an environment indexed by the time n. The environment is supposed to be independent and identically distributed. For AR, let Zn(A) be the number of particles of generation n located in A. We show central limit theorems for the counting measure Zn(·) with appropriate normalization.     

A NOTE OF CONVERGENCE RATES FOR SUMS OF ρ-MIXING SEQUENCES

1.IntroductionandMainResultSincethedefinitiononthecompleteconvergencewasintroducedbyHsuandRobbins[1],therehavebeenmanyauthorswhodevotethemselvestothestudyonthisconvergenceofiidrandomvariables,seeGut[2,3],BaiandSu[4]andLin[5].Meanwhile,somescholarshav...     

Log���ӱ�������

In this paper, we present a logarithm representation of operator
scaling stable random fields which in particular contains a class of Log-fractional stable
motion, and investigate the related sample paths regularity.