φ-混合样本下含附加信息时条件分位数估计的渐近性质

本文利用经验似然方法构造了含附加信息时条件分位数的一类估计，并证明了估计的渐近正态性且渐近方差不大于通常核估计的渐近方差。     

ψ-混合样本下含附加信息时条件分位数估计的渐近性质

本文利用经验似然方法构造了含附加信息时条件分位数的一类估计,并证明了估计的渐近正态性且渐近方差不大于通常核估计的渐近方差.     

-混合样本下含附加信息时条件分位数估计的渐近性质(英文)

本文利用经验似然方法构造了含附加信息时条件分位数的一类估计,并证明了估计的渐近正态性且渐近方差不大于通常核估计的渐近方差.     

相协样本下分位数的核估计在有限个点处的联合渐近分布（英文）

本文研究分位数的核估计在有限个不同点上的联合渐近分布.在相协样本下,构造分位数在有限个不同点上的核估计,并在适当的条件下证明所构造的估计的渐近正态性.最后还获得任意两个分位数差异的估计的渐近分布,推广现有文献中的相关结果.     

强混合样本且含附加信息情形M估计和分位数估计的渐近性质（英文）

在强混合样本且含附加信息情形,本文采用经验似然方法提出了一类新的M估计和新的分位数估计.结果表明,本文提出的M估计和分位数估计具有相合性和渐近正态性,且其渐近方差比一般M估计和分位数估计的渐近方差小.     

光滑分布函数分位数估计的注记

文中通过光滑经验分布函数构造了分位数估计，建立该估计的Ｂａｈａｄｕ－强弱表示定理，并由Ｂａｈａｄｕｒ表示定理证明了该分估计估的重对数律和渐近正态性等深刻结果。     

随机缺失数据下样本分位数估计

分位数的估计在生物医学、社会经济调查等领域有着广泛的应用,然而在实际问题的研究中,往往由于各种人为或不可控因素造成数据收集不完全.本文在随机缺失(MAR)假设条件下,利用非参数核补法和局部多重插补法给出了响应变量缺失时样本分位数的估计,并利用经验过程等理论证明了由这两种方法得到的分位数估计的大样本性质,同时,使用重抽样方法给出了估计的渐近方差的估计,模拟结果验证了这两种方法的有效性.文章所提两种方法的优点在于:首先,所提出的缺失修正方法不需要对缺失概率的模型做任何假设;其次,方法亦适用于其他有关参数不可微的估计目标函数;最后,方法很容易地推广到一般M估计的情况,并可以对多个分位数同时进行估计.     

相依样本下条件密度双重核估计的渐近分布

本文讨论了平稳，φ－混合样本下条件密度双重核估计（１）（２）在有限个点处的联合渐近分布，推广了（３）和（４）的结果。     

正相协下风险度量VaR样本分位数估计的渐近性质

本文研究了正相协严平稳样本下,风险度量VaR样本分位数估计的问题.利用其指数不等式和协方差不等式,获得了风险度量VaR的样本分位数估计的相合性和渐近正态性,并给出Bahadur表示.     

右删失左截断情形下分布函数的分位数估计

文中考虑了右删失左截断数据情形下分布函数的分位数估计，讨论了该估计的渐近性质并获得了它的强弱Ｂａｈａｄｕｒ类型的表示定理。利用此Ｂａｈａｄｕｒ表示定理很容易获得该分位数估计的渐近正态性及置信区间等结果。     

相依条件下滑动平均过程精确渐近性的一般规律

本文研究了相依条件下滑动平均过程完全收敛的精确渐近性问题. 利用正态分布逼近的方法及相关不等式, 获得了精确渐近性的一般规律, 推广了对数率和重对数率精确渐近性的已有结果.     

多参数双分数布朗运动相遇局部时的存在性和联合连续性

本文研究了两个相互独立的(N,d)双分数布朗运动BH1,K1和BH2,K2的相遇局部时的问题.利用Fourier分析,获得了相遇局部时的存在性和联合连续性的结果,推广了分数布朗运动相遇局部时的相关结果.     

无界区域瞬时涡流问题有限元-边界元耦合的A-φ法的误差分析

针对三维无界区域带有凸多边形导体的瞬时涡流问题,本文提出了一种基于势场的有限元-边界元耦合的方法,从理论上讨论了其能量模误差估计.虽然电场被分解为电矢势A与磁标势φ的梯度之和后增加了方程与未知量的个数,但这种分解可以很好地处理不同介质间的间断.与传统的A-φ法不同,本文讨论了一种全离散的A-φ解耦形式,这样不仅可以避免传统格式所产生的鞍点问题的求解,又可以减少计算量.