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1.
§1 引言 设X_1,…,X_n为自一维总体中取出的iid样本,F(x)及f(x)分别为总体的分布函数及密度函数。为估计f(x),Wolverton和Wagner,以及Yamato独立地进行了递归密度估计 f_n(x)=1/n sum from j=1 to n(1/h_j k(x-x_j/h_j)) (1) 此处,K(x)为核密度,{h_j}为一串趋于0的正数。 设x固定,且f(x)>0。1976年,Carroll在[3]中利用Bickel和Wichura关于多参数过程弱收敛的准则,构造了f(x)的Chow-Robbins意义下的序贯区间估计(参看[5])。 相似文献
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非参数回归函数最近邻估计的强收敛速度 总被引:11,自引:0,他引:11
<正> §1.引言 设(X,Y),(X_1,Y_1),…,(X_n,Y_n)为iid d×1维随机向量,E|Y|<∞.对x=(x~(1)),…,x~(d))∈R~d,取‖x‖为欧氏模或对固定的x∈R~d,将(X_1,Y_1),…,(X_n,Y_n)按照 相似文献
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本文讨论方向数据密度函数核估计的逐点收敛速度问题,在较为温和的条件下建立了该核估计的重对数律并给出了它的逐点最优收敛速度. 相似文献
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广义线性模型极大似然估计的强相合性与渐近正态性 总被引:1,自引:0,他引:1
本文研究了若干重要类型的离散响应变量广义线性模型,在sum from i=1 to n ZiZi'的最小特征根大于cnα(对某个c>0,α>0)等条件下证明了回归参数向量的极大似然估计的强相合性与渐近正态性,其中设计阵序列{||Zn||}可以为无界序列. 相似文献
5.
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. 相似文献
6.
赵林城 《应用数学学报(英文版)》1985,(4)
Under the weakest possible conditions,we establish the weak invariance principle for finite-population U-statistics in this paper.It is worth while to point out that,for the sampling withoutreplacement,the sequence of random elements in C[0,1],associated with the sample partial sums orthe U-statistics,converges in law to the standard Brown bridge,but not to the Brown motion as inthe usual case of replacement sampling. 相似文献
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一、引言 设(X,Y),(X_1,Y_1),…,(X_n,Y_n)为取值R~d×R的i.i.d变量,以F记X的分布,Y对X的回归函数为m(x)=E(Y|X=x)。(1)最近,一些作者讨论了回归函数的估计问题。一类非参数核估计定义为 相似文献
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10.
Let (X, Y), (X_1, Y_1), …, (X_n, Y_n) be i. i. d. random vectors taking values in R_d×Rwith E(|Y|)<∞. To estimate the regression function m (x) = E (Y|X= x), we use thekernel estimate m_n(x)= sum from i=1 to n K((X_j-x)/h_n) where K(x) is a kernel functionand h_n a window width. In this paper, we establish the strong consistency of m_n(x) whenE(|Y|~P)<∞ for some p>l or E{exp(t|Y|~λ)}<∞ for some λ>0 and t>O. It is remakablethat other conditions imposed here are independent of the distribution of (X, Y). 相似文献