部分线性自回归模型中误差方差的核估计

基于非参数函数的核估计,构造了部分线性自回归模型中误差四阶矩的相合估计,从而给出了误差方差核估计的渐近正态性,并通过模拟算例和实例说明了其应用.     

相协样本下密度核估计的联合渐近分布

证明了相协样本下密度函数的核估计在有限个不同点上的联合渐近分布为多维正态分布.     

相依随机变量的密度函数的递归核估计的渐近正态性

设{X_n;n≥1}为同分布的ρ-混合序列,其未知密度,f(x)的递归核估计为: f_n(x)=1/n sum from j=1 to n h_j~(-1)K(x-X_j/h_j),本文在适当的条件下,讨论由f_n(x)所产生的随机元的有限维渐近正态性。     

NA随机变量的递归密度核估计的渐近正态性

设{Xn,n≥1}为同分布的NA样本序列，其未知概率密度函数为f(x),基于样本X1,…,Xn，用递归密度核估计fn(x)=1/n∑j=1 n 1/hj K(x-Xj/hj)对f(x)进行估计。本文研究了在一定条件下，fn(x)的渐近正态性。     

条件密度近邻—核估计的渐近正态性

本文给出了条件密度近邻-核估计的渐近正态分布。     

半参数回归模型的误差方差的小波估计

考虑半参数回归模型y i=x i' β +g(t i)+e i,1 i n,其中β∈R d为未知参数,g(t)为[0,1]上的未知Borel函数,x i为R d上的随机设计, {e i}为i.i.d.随机误差. 本文构造了误差方差σi 2=var (e i)的小波估计 n 2,得到了 n 2的渐近正态性, 同时构造了var(e i 2)的小波估计 n 2,并且证明了 n 2的弱相合性, 由此可知 依分布收敛于N(0,1), 这一结果可用于构造σ 2的大样本区间估计或对σ 2进行大样本检验.     

半参数回归模型的误差方差的小波估计

考虑半参数回归模型yi=Xi'β＋g（ti）＋ei,1≤i≤n,其中β∈Rd为未知参数,g（t）为[0,1]上的未知Borel函数,xi为Rd上的随机设计,{ei}为i.i.d．随机误差本文构造了误差方差σi2=var（ei）的小波估计■,得到了■的渐近正态性,同时构造了var(ei2)的小波估计■,并且证明了■的弱相合性,由此可知■依分布收敛于N（0,1）,这一结果可用于构造σ2的大样本区间估计或对σ~2进行大样本检验。     

非参数方法下条件矩限制回归模型的广义矩估计

本文讨论条件矩限制回归模型的参数估计.使用非参数估计方法给出条件密度和条件均值的估计,在此基础上给出参数的广义矩估计.进一步讨论了估计的渐近正态性.     

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。     

异方差回归模型近邻型估计的相合性

本文研究异方差回归模型Ｙｉ＾（ｎ）＝ｇ（ｘｉ＾（ｎ））＋εｉ＾（ｎ）,ｉ＝１,…,ｎ,其中ｇ是右实函数,ｘｉ＾（ｎ）是非随机设计点列,εｉ＾（ｎ）是随机误差,文中定义了一类ｇ（ｘ）的近邻型估计ｇｎ（ｘ）＝（ｎ）∑（ｉ＝１）Ｗｍ（ｘ）Ｙｉ＾（ｎ）,得到了ｒ阶平均相全和渐近正态性,特别,在（∞）∑（ｎ＝１）（ｎ）∑（ｉ＝１）Ｅ／εｉ＾（ｎ）／＾ｓ／（ｎｉ）＾ｓ／ｒ〈∞,ｍａｘＥ（１≤ｉ≤ｎ）／εｉ（＾     

关于回归函数核估计的叠对数律

讨论了非参数回归函数的核估计，用核估计误差分解方法，较弱条件下，到了回归函数核估计的叠对数值。     

一般形式的密度估计

对于一般形式的核密度估计,我们指出ComposV.S.M.和DoreaC.C.Y.2001年论文中存在的几处错误,且给出了正确的结果及其证明.推广了一些有关文献中关于连续型密度和离散型分布核估计的若干结果.     

缺失数据下非线性半参数EV模型的估计

考虑解释变量带有测量误差且响应变量随机缺失情形下的非线性半参数EV模型. 利用核实数据,构造了未知参数和非参数函数的两种估计.证明了未知参数估计的渐近正态性,给出了非参数函数估计的最优收敛速度.     

Lomax分布极大似然估计的两点研究

本文研究了Lomax分布参数极大似然估计的存在性和估计量的收敛性问题.利用严格的分析法和中心极限定理,获得了Lomax分布极大似然估计的存在性和估计量的渐近正态分布的结果,进一步推广到了有缺失数据的两个Lomax总体中,参数的极大似然估计有强相合性和渐近正态性.     

回归函数核估计的随机加权法

本文利用随机加权法的思想,构造了回归函数g(x)的核估计     

相协样本分布函数光滑估计的正态逼近速度

在平稳相协样本下,讨论分布函数光滑估计的一致渐近正态性.在较合理的条件下给出了分布函数光滑估计的一致渐近正态性的收敛速度,这个速度几乎达到n~(-1/4).     

门限自回归模型参数最小二乘估计的强收敛速度

本文在给定门限自回归模型阶数、门限和延迟参数的情况下，证明了一般门限自回归模型参数和残差方差的最小二乘估计的强收敛速度为Ｏ（（ｌｏｇｌ９ｏｇｎ／ｎ）１／２），并证明了残差方差的最小二乘估计具有渐近正态性．     

加权先验下的Bayes方差估计

针对具有多阶段试验信息的参数估计问题,考虑到历史数据和现场数据的不可等同性,给基于历史数据的似然函数加一个权参数a0(0≤a0≤1)的方案,结合动态修正Bayes估计方法,建构并推导出正态分布方差的加权先验Bayes估计模型.     

A KERNEL ESTIMATOR OF A DENSITY FUNCTION IN MULTIVARIATE CASE FROM RANDOMLY CENSORED DATA

ＡＫＥＲＮＥＬＥＳＴＩＭＡＴＯＲＯＦＡＤＥＮＳＩＴＹＦＵＮＣＴＩＯＮＩＮＭＵＬＴＩＶＡＲＩＡＴＥＣＡＳＥＦＲＯＭＲＡＮＤＯＭＬＹＣＥＮＳＯＲＥＤＤＡＴＡ￥ＺｈｏｕＹｏｎｇ（周勇）（ＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｌａｂｏｒａｔｏｒｙｉｎＩｎｓｔ．ｏｆＡｐｐｌ．...     

非线性E-V回归模型中参数估计的渐近性质

本文讨论了非线性E-V回归模型中参数的估计问题,构造了未知参数β0的最小二乘估计β和误差方差σ2的估计σ2,证明了β具有渐近正态性,同时也证明了σ2依概率收敛于σ2的速度可达到n-1/2.