Weibull过程参数最大似在估计的重对数律

本文对Ｗｅｉｂｕｌｌ过程证明了当观测时间趋于无究大时参数的最大似然估计的收敛速度符合重对数律。对一类与之相关的非齐次Ｐｏｉｓｓｏｎ过程也得到了类似的结果。     

随机栅失情形下分布参数的最大似然估计的重对数律

本文讨论了随要删失情形下分布参数的最大似然估计，证明了最大似然估计的收敛速度符事重对数律。     

一类极大似然估计量的重对数律［英文］

本文主要研究极大似然估计量的极限行为,所考察的模型是独立但不一定同分布的随机变量序列,基于似然方程的特殊性和随机变量序列的独立性,利用经典概率论方法,在某些条件下,证明极大似然估计量满足重对数律,并给出两个不规则实例.     

截尾寿命试验中参数最大似然估计的重对数律

本文对于包含定数和定时截尾寿命试验的混合型寿命试验，研究了分布参数的最大似然估计．基于截尾数据，证明了最大似然估计的收敛速度符合重对数律．     

线性过程的强逼近和重对数律

本文讨论由独立同分布随机变量列产生的线性过程的泛函型重对数律和强逼近, 同时又给出由NA随机变量列产生的线性过程的重对数律.     

乘积极限估计的重对数律

利用右删失数据估计寿命分布时,常用乘积极限估计.本文给出乘积极限估计是均匀强相合估计的充要条件.证明乘积极限估计的均匀收敛的重对数律.     

暂留布朗运动的重对数律

设Ｗ（ｔ）是一个暂留布朗运动。本文证明ｍ（Ｔ）≡ｉｎｆ｛｜Ｗ（ｔ）｜；ｔ≥Ｔ｝，（Ｔ＞０）满足重对数律；同时，我们也讨论相应的上、下函数问题，并且获得另一种新形式的重对数律。     

非同分布NA列的对数律和重对数律

给出了非同分布NA列满足对数律和重对数律的一些矩条件，而文[50-[7]中的部分结果可以成为其特殊情形并得到加强．     

近邻型密度估计的重对数律

我们建立了近邻型密度估计的重对数律,并获得了它们的逐点最优收敛速度。     

OU过程无穷级数在L2—模下的重对数律与Chung—重对数律

设（Ｘｋ（ｔ），－∞＜ｔ＜∞）ｋ＝１为一列相互独立的Ｏｒｎｓｔｅｉｎ－Ｕｈｌｅｎｂｅｃｈ过程，（Ｘ（ｔ）＝∑Ｘｋ（ｔ），－∞＜ｔ＜∞）为其无穷级数，本文讨论了（Ｘ（ｔ），－∞＜ｔ＜∞）在Ｌ２模下的极限性质，得到了与Ｗｉｅｎｅｒ过程相似的重对数律与Ｃｈｕｎｇ－重对数律。     

非对称条件下的Chover重对数律

（Ｘｉ，ｉ＝１，２，．．．）是ｉ，ｉ，ｄ ｒｖ序列，Ｘ１的分布函数为Ｆ（ｘ），Ｆ（ｘ）是对称的特征指数为α的稳定分布时，Ｊ．Ｃｈｏｖｅｒ（１９６６）建立了一个部分和的重对数律，本文将Ｃｈｏｖｅｒ重对数律推广到一般非对称稳定条下。     

回归函数最近邻估计的重对数律

本文回答了孙东初在[7]中提出的问题,证明了回归函数最近邻估计m_n(x)的重对数律.     

白噪声谱估计函数的重对数律

设{ε(n),n≥1}为零均值,方差为1的平稳序列,     

带有不完全信息随机截尾试验下最大似然估计的重对数律

本文在条件($\Phi$)下,证明了带有不完全信息随机截尾试验下最大似然估计的收敛速度符合重对数律,并验证了Weibull分布、对数正态分布满足条件($\Phi$).     

广义矩估计的重对数律

本文研究了广义矩估计的性质.利用强相合性的条件,得到了广义矩估计满足重对数律的结果.     

带有不完全信息随机截尾试验下参数MLE的重对数律

在条件(Ψ)下,证明了带有不完全信息随机截尾试验中参数MLE的收敛速度符合重对数律,并且验证了指数分布、Weibull分布、对数正态分布满足条件(Ψ).     

Hill估计的重对数律

设{X_n,n≥1}是 i.i.d.序列,分布函数具有形式 F(x)=1-,x>0,其中 L(x)是缓慢变化函数,0相似文献   

Hill估计的重对数律

设{x_n,n≥1}是i.i.d.序列,分布函数具有形式F(x)=1-(L(x))/(x~(1/O)),x>0,其中L(x)是缓慢变化函数,0相似文献   

关于Chover重对数律

J.Chover(1966)对分布为特征指数为α(0<α<2)的对称稳定分布的独立同分布随机变量序列部分和建立了一个重对数律,本文将此推广到分布属于特征指数为α(0<α<2)的非退化稳定分布的正则吸引场的独立同分布随机变量序列部分和上。