独立样本最近邻密度估计的强相合速度

设X，X2，…,Xn是独立同分布样本，具有共同的密度函数f(x),在f(x)满足适当的条件下给出最近邻密度估计的强相合收敛速度，其速度可达到O（n^-1/3(olgn)^1/3。     

END样本最近邻密度估计的强相合速度

本文研究了扩展负相依(END)样本最近邻密度估计的强相合性问题.利用END序列的Bernstein型不等式和截尾的方法,获得了END样本最近邻密度估计的强相合速度,推广了NA样本和ND样本最近邻密度估计的相应结果.     

NA样本最近邻密度估计的相合性

在NA样本下研究最近邻密度估计的相合性，给出弱相合性、强相合性、一致强相合性以及它们的收敛速度的充分条件．同时研究了失效率函数估计的一致强相合性     

α-混合随机序列最近邻密度估计的强相合收敛速度

设{Xi）i=1^∞是一维平稳序列，具有公共的未知密度f（x），在{Xi}i=1^∞是α-混合的条件下，给出了f（x）基于前礼个观测值{Xi}i=1^∞的最近邻密度估计的强相合收敛速度，当f（x）满足适当条件，收敛速度可达到0（n^-1/3（ln n）^4（1＋p）／3））．     

相依样本下一种近邻密度估计的相合性

设{ Xn}^∞ n=1是R^1中的平稳过程,具有公共的未知密度函数f(x) ,我们研究基于前n个观测值X1,X2,… Xn的f(x)的一种近邻估计fn(x).本文假定{Xn}^∞ n=1O φ-混合或强混合的,在对混合系数φ(n)趋于零的速度的适当限制下,证明了fn(x)的逐点相合性一致强相合性.并得到了这两种相合性强收敛速度.     

一种半参数密度估计的强相合性

§1.引言 实际问题中,我们常常假设被观察到的数据是从一个理想化的模型中产生出来的(比如是参数模型)。然而,由于度量误差和其它的随机影响,则在确定这些数据是否真是从理想化模型中产生出来时,就存在着不确定性。 现在考虑密度估计问题。     

强混合样本下最近邻密度估计的渐近正态性

研究了α-混合样本下最近邻密度估计的渐近性质,证明了估计的渐近正态性并且给出了其渐近方差的显式表达式,由此构造了α-混合样本下概率密度的渐近置信区间.     

负超可加相依样本密度函数核估计的相合性

本文研究负超可加相依样本的密度函数核估计相合性.利用负超可加相依序列的不等式与性质,获得了密度函数核估计的逐点相和性和一致相和性以及r阶矩相和性.     

ψ—混合样本核密度估计的强一致相合性

本文研究了基于φ-混合样本且核为可变化的密度函数估计的强一致相合性,获得了与独立同分布样本时同样优良的收敛速度O((n/logn)~(-1/3)).     

序贯最近邻密度估计

§1.引言设 X_1,…,X_n 是从某个具有分布 F 和密度 f 的一维总体中抽出的独立同分布(iid)样本,为估计密度函数 f(x),1965年 Loftsgarden 和 Quesenberry 提出了下面一种估计方法:选定一个与 n 有关的自然数 k_(?)≤n,找出最小的α_n(x),使得区间[x-(?)),x α_n(x)]内至少包含样本 X_1,…,X_n 中的 k_n 个点,并用     

方向数据核密度估计强一致相合性的收敛速度

设 f_n 为基于核函数 K 和一列取值于d 维单位球面的独立同分布的随机变量上的非参数核密度估计. 该文通过经验过程的方法得到核密度估计强一致相合性的速度.     

α混合序列下的核密度估计量的相合性

本文在α-混合序列下,讨论了核密度估计量的强相合性与一致强相合性,并给出其收敛速度.这些结论改进了Bosq(1998)中引理2.1和定理2.1所获得的相应结论.     

AANA序列的半参数模型的强相合性

讨论渐近几乎负相依序列的半参数模型,利用最小二乘法和非参数加权的估计方法,得到参数、非参数和误差方差的估计,并在合适的条件下得到这些估计量的强相合性,推广了负相依序列的半参数模型的相应结论.     

平稳序列最近邻密度估计的相合性

设{X_n}_(n=1)~∞ 是 R~d 中平稳过程,具有公共的未知密度 f(x).本文并不假定{X_n)_(n=1)~∞ 是独立的,考察基于前 n 个观察值{X_i}_(i=1)~n 的f(x)的最近邻估计.在过程{X_n}_(n=1)~∞ 是φ混合或强混合的情形下,得到了逐点相合性、一致相合性以及收敛速度.     

混合样本时密度估计的渐近正态性

对多元密度函数的最近邻估计和核估计,在样本为不混合的场合下,本文获得了它们的渐近正态性。     

一类密度估计的r阶平均相合性

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     

L_2-Cross-Validation最近邻中位数估计的相合性:m-相依情形

给出了ｍ－相依情形的Ｌ２－Ｃｒｏｓｓ－Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ最近邻中位数估计的弱相合性和用Ｌ_２－Ｃｒｏｓｓ－Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ方法选择的光滑参数的下界．     

强混合样本回归函数估计的强相合性

本文基于强混合样本，给出回归函数核估计的强相合性，全面地改进了胡舒合（１９９５）所得的相应的初步结果。     

独立样本核密度估计的r阶均方相合性及收敛速度

本文旨在讨论并改进独立样本核密度估计的大样本性质．本文在改进Parzen(1962)给出的一个基本引理的基础上得出了独立样本核密度估计的r阶均方及一致均方相合性和收敛速度．此结果是文献[1]中独立样本核密度估计均方相合性的推广．