| 相依样本分布函数、回归函数的非参数估计的强相合性 |
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| 引用本文： | 柴根象.相依样本分布函数、回归函数的非参数估计的强相合性[J].系统科学与数学,1988,8(3):281-288. |
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| 作者姓名： | 柴根象 |
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| 作者单位： | 四川大学数学系 成都 |
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| 摘 要： | 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
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UNIFORM STRONG CONSISTENCY OF NONPARAMETRIC ESTIMATION OF A DISTRIBUTION FUNCTION AND A REGRESSION FUNCTION UNDER DEPENDENT SAMPLES |
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| CHAI GEN-XIANG.UNIFORM STRONG CONSISTENCY OF NONPARAMETRIC ESTIMATION OF A DISTRIBUTION FUNCTION AND A REGRESSION FUNCTION UNDER DEPENDENT SAMPLES[J].Journal of Systems Science and Mathematical Sciences,1988,8(3):281-288. |
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| Authors: | CHAI GEN-XIANG |
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| Institution: | Department of mathematics,Sichuan University,Chengdou |
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