相依样本分布函数、回归函数的非参数估计的强相合性

设 X_1,X_2,…,X_n 是来自未知分布函数 F(x)的 R~d(d≥1)维随机样本,通常用基于 X_1,X_2,…,X_n 的经验分布函数 F_n(x)来估计 F(x).当样本是独立时,'F_n(x)的大样本性质是众所周知的.Yamato 在1973年提出了 F(x)的核估计的方法:设 W_(?)(x)是 R~d 上的已知分布函数,定义 F(x)的核估计为     

双边截断型分布族参数函数的渐近最优经验Bayes估计

本文考虑一维双边截断型分布族参数函数在平方损失下的经验 Bayes估计问题 .给定θ,X的条件分布为f (x|θ) =ω(θ1,θ2 ) h(x) I[θ1,θ2 ] (x) dx其中θ =(θ1,θ2 )T(x) =(t1(x) ,t2 (x) ) =(min(x1,… ,xm) ,max(x1,… ,xm) )是充分统计量 ,其边缘密度为 f (t) ,本文通过 f (t)的核估计构造出θ的函数的经验 Bayes估计 ,并证明在一定的条件下是渐近最优的 (a.0 .)     

任意极点的有理函数最佳逼近的近代研究介绍(续)

(五) 对于有理函数逼近的下界估计,我们在前面已经作了一些介绍,如对于|x|的下界估计(2.4),(2.5),(2.6);对于f_φ的估计式(2.10),(2.11),(2.12);对于H~α类的估计式(3.4);对于f(x)∈K,f(x)∈Lip 1的估计式(3.7);对于f(x)∈K的估计式(3.16);对于高阶不可微函数的估计式(4.4)等。这里再准备补充几个。对于连续凸函数,这里不仅有估计式(3.16),而且А.П.Вуланов在[34,35]中还得到对于任意序列{ε_n}↓0,可以找到序列{n_κ}↑+∞以及连续凸函数f(x),使     

具有正负系数的中立型时滞微分方程的零点分布

考虑具有正负系数的中立型时滞微分方程 [x(t) C(t)x(t-γ))' P(t)x(t-(?))-Q(t)x(t-σ)=0,其中 .本文给出了上述方程的零点距估计和方程所有解都振动的充分条件,并对一些已有的零点距的估计结果作了改进.     

最近邻密度估计的收敛速度

设x_1,x_2,…,x_n是从某个具有分布F(x)和密度f(x)的一维总体中抽的独立同分布的样本。为了估计f(x),1965年Loftogarden和Quesenberry提出了下面的方法:选定一个与n有关的自然数k(n),找最小的a_n(x),使区间内所包含的样本点x_1,x_2,…,x_n的个数不小于k(n)。然后以作为f(x)的估计。这在文献中常称为最近邻估计。本文目的是证明了下列定理: 定理 设f(x)和f″(x)在全直线上都是有界的,若取k(n)使极限非零且有限则     

基于M—估计的误差密度估计

对于线性模型 Yi=x＇_iβ十e_i,i=1,2,...,{e_i}_(i= 1)~∞i.i.d.,e_1有未知密度函数f（x）,本文基于β的M-估计的残差:e_i=Yi—x＇_iβ,i=1,2,…,n,其中β为β的M-估计,用 f_n(x)=1/2na_n sum from i=1 to n I(x-a_ne_i^≤x a_n)估计f(x）,得到了这种估计的强收敛速度,一致强收敛速度,L_1-模相合性,渐近正态性,重对数律。     

基于次序统计量之伴随量的非参数回归的强相合性

设(X,Y),(X_1,Y_1),(X_2,Y_2),…是 i.i.d.二维随机变量,m(x)=E(Y|X=x)是回归函数.Yang,S.S.构造了 m(x)的下述估计:记 X_(i=n) 是 X_1,…,X_n 的第 i 个次序统计量,Y_([i∶n]) 是 X_(i∶n)相应的伴随量,则m_n(x)=1/(nh_n) sum from i=1 to n K((i/n-F_n(x))/h_n)Y_([i∶n]) (1.1)是 m(x)的一个估计,其中 F_n(x)是 X_1,…,X_n 的经验分布函数,K(·)是 R 上的一个概率密度函数而{h_n}是一个正常数序列,易见 m_n(x)可应用在许多非标准情形,如 X 的观察值已自然地排好序或 X_(i∶n)比 X_i 更容易获得等.与古典强大数定律相比,一个在理论上很有兴趣的问题是假定 E|Y|<∞,能否找到 m(x)的强相合估计.成平及成平、赵林城分别用截尾的核估计和近邻估计的方法肯定地回答了这一问题.对于由(1.1)定义的 m_n(x),我们也可以讨论如下截尾形式的     

可加模型低维分量估计平均偏差的指数界

设(X,Z,y),(X1,Z1,Y1),…,(Xn,Zn,Yn)为取值于Rp×Rq×R中的I.I.d.随机向量,E|Y|<∞,Y关于(X,Z)的回归函数m(x,z)△E(Y|(X,Z)＝(x,z))具有可加结构:m(x,z)＝m1(x)+m2(z).为估计可加分量,采用Linton&Nielsen(1995)提出的直接估计法,给出了可加分量的最近邻估计和核估计.在较弱的条件下,建立了可加分量最近邻估计和核估计的平均偏差的指数界.     

非参数回归函数之改良基于分割的估计的强相合性（英）

设(X,Y),(X1,Y1),…,(XnYn)为取值于 Rd× R的 i．i．d．随机变量,E(|Y|) ＜∞．设mn(x)为回归函数m(x)=E(|Y|X=x)基于分割的估计,本文在对mn(x)进行改良的条件下得到改良的基于分割的强相合估计．     

非参数回归函数的随机窗宽核估计的重对数律

设(X,Y),(X_1,Y_1),(X_2,Y_2),…为 i.i.d.二维随机变量序列,具有联合分布F(x,y)及密度 f(x,y).X 的边际分布和密度分别记为 F_X(x)和 f_X(x).记 m(x)=E{Y|X=x)}为 Y 对 X 的回归函数.为估计 m(x),Nadaraya 和 watson 独立地引进了如下形式的核估计     

回归曲线的加权正交级数估计

回归曲线的加权正交级数估计杨瑛（北京大学概率统计系，北京１００８７１）国家自然科学基金资助项目．１９８９年１２月３日收到．１９９０年１１月２２日收到第一次修改稿．１９９２年８月７日收到第二次修改稿．一、引论自１９６２年Ｃｅｎｃｏｖ［１］提出了密度函数...     

Marcinkiewicz积分交换子在加权Herz-Morrey空间上的有界性(英文)

设μmΩ,b是由Marcinkiewicz积分μΩ和BMO函数b(x)生成的高阶交换子.本文介绍了加权Herz-Morrey空间,并对这类空间上的Marcinkiewicz积分高阶交换子进行了研究和估计.     

Asymptotic radial symmetry and growth estimates of positive solutions to weighted Hardy–Littlewood–Sobolev system of integral equations

In this article, we study the asymptotics of the positive solutions of the Euler–Lagrange system of the weighted Hardy–Littlewood–Sobolev in R ⁿ $$\begin{array}{ll} u(x) = \frac{1}{|x|^{\alpha}}\int\limits_{R^{n}} \frac{v(y)^q}{|y|^{\beta}|x-y|^{\lambda}} dy,\\ v(x) = \frac{1}{|x|^{\beta}}\int\limits_{R^{n}} \frac{u(y)^p}{|y|^{\alpha}|x-y|^{\lambda}} dy.\end{array}$$ A new iterative method is introduced to obtain the optimal weighted local integrability of u(x). By this new method, we establish the asymptotic estimates of the solutions around the origin and near infinity. With these new estimates, we complete the study of the asymptotic behavior of the solutions. We believe this new iterative method and the new type of the weighted local estimates can be used in many other cases.     

Marcinkiewicz积分交换子在加权Herz—Morrey空间上的有界性

设μ^mΩ.b是由Marcinkiewicz积分μΩ和BMO函数b（x）生成的高阶交换子．本文介绍了加权Herz-Morrey空间,并对这类空间上的Marcinkiewicz积分高阶交换子进行了研究和估计．     

误差为NA序列的半参数回归模型估计的r阶矩相合性

对于半参数回归模型 yi=xiβ+g( ti) +ei,i=1 ,2 ,… ,n,本文综合最小二乘法和一般加权方法 ,定义了 β,g( t)的估计量 βn,gn( t) .在误差为 NA序列时 ,得到了 βn,gn( t)的 r ( r≥ 2 )阶矩相合性 .     

Essential spectrum of the weighted Laplacian on noncompact manifolds and applications

We obtain upper estimates for the bottom (that is, greatest lower bound) of the essential spectrum of weighted Laplacian operator of a noncompact weighted manifold under assumptions of the volume growth of their geodesic balls and spheres. Furthermore, we find examples where the equality occurs in the estimates obtained. As a consequence, we give estimates for the weighted mean curvature of complete noncompact hypersurfaces into weighted manifolds.     

Investigation of the problem of the flow of a compressible viscous fluid past a bounded body in the hölder classes of functions

It is shown that the stationary exterior problem for the equations of motion of a viscous compressible fluid is uniquely solvable in weighted Hölder spaces if the exterior forces and the value of the velocity at infinity are sufficiently small. As a weight function, a power function (1+|x|)^?m, m>0, is taken. The proof, which is carried out by the method of decomposition, relies on the estimates of singular integrals and solutions of the transport equations in weighted spaces. Bibliography: 5 titles.     

部分线性模型中估计的强相合性

考虑回归模型：ｙｉ＝ｘｉβ＋ｇ（ｔｉ）＋σｉｅｉ，１ｉｎ，其中σ２ｉ＝ｆ（ｕｉ），（ｘｉ，ｔｉ，ｕｉ）是固定非随机设计点列，ｆ（·）和ｇ（·）是未知函数，β是待估参数，ｅｉ是随机误差．对文［１］给出的基于ｇ（·）及ｆ（·）的一类非参数估计的β的最小二乘估计＾βｎ和加权最小二乘估计βｎ，我们在适当条件下证明了它们的强相合性．     

Generalized Weighted Morrey Estimates for Marcinkiewicz Integrals with Rough Kernel Associated with Schrödinger Operator and Their Commutators

Let L =-?+V(x) be a Schr?dinger operator, where ? is the Laplacian on ■~n,while nonnegative potential V(x) belonging to the reverse H?lder class. The aim of this paper is to give generalized weighted Morrey estimates for the boundedness of Marcinkiewicz integrals with rough kernel associated with Schr?dinger operator and their commutators.Moreover, the boundedness of the commutator operators formed by BMO functions and Marcinkiewicz integrals with rough kernel associated with Schr?dinger operators is discussed on the generalized weighted Morrey spaces. As its special cases, the corresponding results of Marcinkiewicz integrals with rough kernel associated with Schr?dinger operator and their commutators have been deduced, respectively. Also, Marcinkiewicz integral operators, rough Hardy-Littlewood(H-L for short) maximal operators, Bochner-Riesz means and parametric Marcinkiewicz integral operators which satisfy the conditions of our main results can be considered as some examples.     

多线性向量值奇异积分极大算子的加权不等式

本文研究向量值奇异积分极大多线性交换子的性质,得到该算子的加权估计及加权弱型估计,作为该估计的推论可知算子T_(q,(?))~*在L~p(ω)上有界,其中ω∈A_p。当ω∈A_1时,满足加权L(logL)~(1/r)型估计。