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1.
吴本忠 《数学物理学报(A辑)》2001,21(4):458-465
该文对ρ 混合速度不作任何限制下,获得了犛狀= Σ狀犻=1犪狀犻犡犻的完全收敛性,犪.狊.收敛性。并将此结果应用于线性回归模型参数β的最小二乘估计及非参数回归模型g的权函数估计中,得到了各自的强相合性。 相似文献
2.
本文讨论了均匀分布族{R(0,θ),θ>0}中参数θ的矩估计及最大似然估计的效率及相合性,结果表明θ修正后的最大似然估计要优于θ的矩估计。 相似文献
3.
混合误差半参数回归模型估计的强相合性 总被引:1,自引:0,他引:1
对半参数模型y(n)i=β(n)xi+g(t(n)i)+ε(n)i,i=1,2,…,n,综合运用最小二来法和非参数估计法,定义了β,g的估计量 ,gn,在误差为某些混合序列下,得到了,gn(t)的强相合性及gn(t)的一致强相合性. 相似文献
4.
混合误差下回归权函数估计的强相合性 总被引:1,自引:0,他引:1
对非参数模型Yi^(n)=g(xi^(n))+ξi^(n),用权函数gn(x)=Σ↑n↓i=1Wni(x)Yi^(n);估计g(x),在误差为某些相依随机变量列下,我们获得了gn(x),的强相合性及一致强相合性。 相似文献
5.
Prakasa Rao在文献 [1 ]中提出了一类密度估计 fn( x) .本文在一些较弱的条件下 ,研究 fn( x)逐点 r阶平均相合性和一致 r阶平均相合性 相似文献
6.
Prakasa Rao在献[1]中提出了一类密度估计fn(x)。本在一些较弱的条件下,研究fn(x)的逐点r阶平均相合性和一致r阶平均相合性。 相似文献
7.
一类密度估计的收敛速度 总被引:6,自引:1,他引:5
Prakasa Rao在文献[1]中提出一类密度估计fn(x),我们得到当x固定时fn(x)-f(x)的a.s,收敛速度及fn(x)正态逼近的Berry-Easeen界,同时,给出sup|fn(x)-f(x)|的一致收敛速度。 相似文献
8.
PrakasaRao在文献[1]中提出一类密度估计fn(x),我们得到当x固定时fn(x)-f(x)的a.s.收敛速度及fn(x)正态逼近的Berry-Esseen界,同时,给出supx|fn(x)-f(x)|的一致收敛速度 相似文献
9.
ρ—混合序列加权和的完全收敛性 总被引:2,自引:0,他引:2
吴本忠 《高校应用数学学报(A辑)》1997,(3):291-298
对混合速度不作限制下,讨论了ρ-混合序列加权和Tn=Σ(n,k=1)αnkXk的完全收敛性,推广了W.F.Stourt的结果。将此新结果应用于线性模型参数β的估计中,得出β的最小二乘估计βn的强相合性 相似文献
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