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1.
NA样本回归函数估计的强相合性   总被引:33,自引:0,他引:33  
在NA相依样本下研究非参数回归函数加权核估计的相合性,获得了一些较弱的充分条件,与此同时对NA序列给出一个简洁实用的Bernstein型不等式。  相似文献
2.
半参数回归的线性小波光滑   总被引:20,自引:0,他引:20  
考虑半参数回归模型上未知函数,yi=x_iβ+g(ti)+ei,1≤i≤n,g(·)为R~1上未知参数,β∈R~p为待估参数, Antoniads[3]中给出了非参数回归模型的小波估计,借鉴[3]我们利用偏残差法给出了β、g(·)的小波估计β、g(·).本文研究了β、g(·)的弱相合性及它们偏差和方差的渐近性质,并且得到了β的渐近正态性.  相似文献
3.
ψ—混合误差下非参数回归函数加权核估计的相合性   总被引:15,自引:0,他引:15  
本文在ψ-混合误差下讨论Priestley,M.B.和Chao,M.T.[1]提出的一类非参数回归函数加权核估计的相合性。在较弱的条件下证明了它的完全收敛性和强相合性。这些结论改进了现有的独立情形和相依情形的相应结论。  相似文献
4.
基于鞅序列非参数回归权函数的估计   总被引:10,自引:1,他引:9  
在鞅误差序列下,研究多元非参数回归权函数估计的相合性,得到比Fan[1]和Geogiev[2]更理想的结论.  相似文献
5.
交通流非参数回归模型   总被引:7,自引:0,他引:7  
交通流宏观参数流量、速度和占有率在交通工程和管理中具有非常重要的作用,对这三者关系的刻划反映了道路本身特性和交通流的规律。到目前为止,基本上采用线性或非线性的参数模型来描述,此类模型在应用中具有一定的局限性,并交通变量时间序列进行预测,数据拟合表明,选择适当的核函数或邻近数以及窗宽,可以达到比较满意的效果。  相似文献
6.
非参数回归函数估计的渐近正态性   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
胡舒合 《数学学报》2002,45(3):433-442
本文研究了独立或相依样本时非参数回归函数的Nadaraya-Watson估计,在简洁合理的条件下,证明了估计量的渐近正态性.获得的结论可在时间序列分析中得到应用.  相似文献
7.
我国通货膨胀的非参数回归模型   总被引:6,自引:1,他引:5  
本文首先讨论非参数回归模型的局部核权最小二乘估计,然后建立我国通货膨胀非参数回归模型,是后研究了反映出口与通货膨胀关系的弹性系数。  相似文献
8.
非参数回归函数的基于截尾数据的估计   总被引:4,自引:1,他引:3  
本文考虑截尾数据情况下非参数回归函数m(x)=E(Y|x)的估计。具体地讲,我们面对的是这样的数学模型:T是与(X,Y)独立的随机变量,我们观测到的不是Y本身,而是Z=min(Y,T)及δ=[Y≤T]。今有训练样本{(X_i,Z_i,δ_i)}_(i-1)及当前样本(X,z,δ),记ξ_i(·)=[z_i≥·], N~ (·)=sum from i=1 to n ξ_i(·), V_n(·)=multiply from i=1 to n{1 N~ (z_i)/2 N~ (z_i)}~[δ_i=_i<0], U_n(·)=sum from i=1 to n Wnt(x)ξ_i(·), 令 m_n(x)=integral from 0 to u_n U_n(y)|V_n(y)dy, 其中u_n=F_2~(-1)(n~(-a)),0<α<1/2为一实常数,F_2(·)=P(Y≥·)为Y的(右侧)分布函数。在权函数{W_(ni)(x)}_(i=1)~n及(X,Y,T)的分布函数满足一组条件下,我们证明了m_n(x)为m(x)的强相合估计,即:m_n(x)→m(x),a.s.(n→ ∞).  相似文献
9.
α—混合序列和的强大数律及其应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
研究α-混合序列加权和的强大数律,并将这些结果应用于Priestley,M.B.和Chao,M.T.(1972)提出的非参数回归函数加权核估计,获得较理想结论。  相似文献
10.
截尾数据非参数回归函数加权核估计的强相合性   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文对截尾数据其随机误差分别为独立与ψ-混合两种情形得到了非参数回归函数加权核估计的强相合性。  相似文献
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