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991.
992.
993.
994.
本文研究了较为一般的非参数回归函数估计的问题.利用传输不等式,获得了参数估计的强相合性,推广了文献[1]、[6]等结果. 相似文献
995.
随机自变量多项式回归函数的估计问题 总被引:2,自引:0,他引:2
以随机函数逼近论的观点看待统计模型问题,得到了解决其问题的具有一般性的新途径与新方法,作出了随机自变量多项式回归函数及其相应的误差方差的优良估计,其优良性的标准包括强相合性、相合渐近正态性与L1收敛性. 相似文献
996.
997.
提出了强拟Armendariz环的概念,给出了强Armendariz环和强拟Armendariz环上的一些结果. 相似文献
998.
多元随机序列泛函的强偏差定理 总被引:1,自引:0,他引:1
利用熵密度和样本偏差率的概念,建立了多元随机序列泛函关于条件期望的用不等式表示的强极限性质(称之为强偏差定理),在推论部分得到了非齐次马氏链的强偏差定理和随机条件概率的调和平均值的极限性质等相关结论.证明中给出了将条件矩母函数应用于研究多元随机序列泛函的强极限性质的一种途径. 相似文献
999.
当极值指标大于0时, 本文提出了一种位置不变的Pickands型估计量,证明了该估计量的强弱相合性, 给出了其渐近展式和强收敛速度,并对$k_2$的最优选择进行了讨论,最后利用自适应性方法对该估计量和其它Pickands型估计量进行随机模拟分析,比较该估计量的优越性. 相似文献
1000.
引入了强smooth格的概念,讨论了smooth格与强smooth格的一些基本性质,证明了强smooth格可用保任意交和Scott闭集之并的映射嵌入到某方体[0,1]X之中. 相似文献