竞争风险场合一些非参数估计的大样本结果

本文讨论了在竞争风险场合生存曲线的ＰＬ型估计及其相合性和弱收敛性．此外,针对总体中的“豁免”部分,文中提出了一种简单易行的估计,并证明这种估计是相合的且有渐近正态性．     

缺失数据下线性模型回归系数估计的大样本性质

在响应变量满足MAR缺失机制下，我们分别研究了基于观察到的完全样本数据对、基于固定补足后的“完全洋本”和基于分数线性回归填补后的“完全洋本”得到的回归系数的最小二乘估计的弱相合性、强相合性及渐近正态性，我们还通过数值模拟，比较了基于上述估计得到的β的置信区间的优劣。     

左截断右删失数据分位差估计及其渐近性质

我们研究了左截断右删失数据分位差,基于左截断右删失数据乘积限构造了分位差的经验估计,同时克服经验估计的非光滑性,提出了分位数差的核光滑估计.利用经验过程理论推导出这两个估计的渐近偏差和渐近方差,并且在左截断右删失数据下研究了这两个分位差的大样本性质,获得分位差估计的相合性和渐近正态性.同时给出计算模拟以验证光滑分位差估计的表现,在均方损失的意义下模拟结果表明光滑估计比经验估计具有更好的性质.     

左截断右删失下一类泛函估计的渐近性质

在左截断右删失下,本文讨论了一类广义Von－Mises泛函估计的渐近性质．在一定条件下,得到了此类泛函估计的强逼近和U-统计量表示,并由此得出它的强相合性、渐近正态性及重对数律．     

聚合风险模型下Esscher风险度量的估计及其大样本性质

Esscher度量是一种重要的风险度量,在金融风险管理、保险精算中有广泛的应用,然而大部分关于Esscher风险度量的文献均在个体风险模型下考虑的.本文建立了聚合风险模型下Esscher度量的估计模型,得到了相应的非参数估计,并证明了估计的强相合性和渐近正态性,最后,通过数值模拟的方法验证了估计的大样本性质.     

一类简化的Pickands型估计

本文研究了一类简化的Ｐｉｃｋａｎｄｓ型估计的相合性，渐近正态性和强收敛速度。     

拟单位根过程的渐近性质

West[4],Phillips[3]的关于AR（1）过程的一些有关渐近正态性的结果推广到了拟整过程，所得的结果更具一般性，从而可用来进行单位根据检验及协整检验的功效分析。     

一些损失估计的不可容许性结果

在协方差阵为σ~2V的正态线性模型下,本文对任给定的正整数k证明了基于σ~k的一致最小方差无偏估计和最优仿射同变估计的通常损失估计是不可容许的.此处σ>0未知,V已知.本文还导出了一些关于Γ函数的不等式,被用来证明前述结果.     

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。     

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.     

Some large sample results for a class of functionals of Kaplan-Meier estimator

In this paper, a class of functionals of Kaplan-Meier estimator is investigated. Counting process martingale methods are used to show the asymptotic normality, and we establish a mean square error inequality and a probability inequality of them without the assumption thatF, G are continuous, where,F, G are survival time distribution and censoring time distribution respectively. This project is supported by China Postdoctoral Science Foundation     

负相协平均剩余寿命函数和有效函数的一类非参数估计

本文在 NA 样本下,讨论了平均剩余寿命函数和有效函数的非参数递归型估计的相合性和渐近正态性．     

混合系数线性模型参数的广义Liu估计

本文研究连续测量数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题.利用压缩估计方法给出了该模型的一类新的有偏估计一广义Liu估计,并在均方误差意义下,证明此类估计分别优于最小二乘估计、Liu估计.最后讨论参数的选取问题.     

强大数定律的若干新结果

本文利用Hajek-Renyi型最大值不等式,获得了随机变量和的强大数定律和 收敛速度.作为应用,给出了某些相依随机变量和新的强大数定律.     

线性模型回归系数的c-(K,S)型估计的小样本性质

根据线性回归模型Y=Xβ+,εE(ε)=0,COV(ε)=σ2,对回归系数的有偏估计c-(K,S)型估计进一步研究;讨论了c-(K,S)型估计的基本性质;并在均方误差阵(M SEM)准则下讨论了c-(K,S)型估计相对于最小二乘估计的优良性,有助于线性回归系数有偏估计的进一步改进.     

关于内积空间中逆Cauchy-Schwarz不等式的一些结果

Some new reverses of the Cauchy-Schwarz inequality in inner product spaces are presented in this paper. As an application of the main result, a formula for error estimate concerning Cauchy-Schwarz‘s inequality is provided. The results obtained in the paper complement and improve some recent work about this topic.     

相依样本下非参数回归函数递推型核估计的渐近分布

设（Ｘｉ，Ｙｉ）１≤ｉ≤ｎ为来自二元总体（Ｘ，Ｙ）的平稳，φ－混合样本，记ｍ（ｘ）△Ｅ（Ｙ│Ｘ＝ｘ），ｍ（ｘ）的一种递推型核估计为ｍｎ（ｘ）＝ｎ∑ｉ＝１ｈｉ＾－１Ｙｉｋ（（ｘ－Ｘｉ）／ｈｉ）／ｎ∑ｊ＝１ｈ＾－１ｊｋ（ｘ－Ｘｊ）／ｈｊ）。本文在一定的条件下证明了（ｎ／（ｎ∑ｊ＝１ｈ＾－１ｊ）＾１／２）（ｍｎ（ｘ１）－ｍ（ｘ１），ｍｎ（ｘ２）－ｍ（ｘ２），．．．ｍｎ（ｘｒ０）－ｍ（ｘｒ０））′依分布收     

Asymptotic Properties of a Nonparametric Regression Function Estimator with Randomly Truncated Data

In this paper, we define a new kernel estimator of the regression function under a left truncation model. We establish the pointwise and uniform strong consistency over a compact set and give a rate of convergence of the estimate. The pointwise asymptotic normality of the estimate is also given. Some simulations are given to show the asymptotic behavior of the estimate in different cases. The distribution function and the covariable’s density are also estimated.     

Large Deviations for Additive Functionals of Symmetric Stable Processes

We establish the large deviation principle for additive functionals of symmetric α-stable processes employing the Gärtner-Ellis theorem.