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对无界的实函数指标集的情形进行了讨论,提出了一种新的截断方法,用以处理无界的函数指标集上严平稳β-混合随机序列的经验过程,并得到了该经验过程的一致收敛速度. 相似文献
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研究了在概率空间(Ω,T,P)上,独立的无界随机变量和尾部概率不等式,提出了一种用切割原始概率空间(Ω,T,P)的新型方法去处理独立的无界随机变量和。给出了独立的无界随机变量和的指数型概率不等式。作为结果的应用,一些有趣的例子被给出。这些例子表明:文中提出的方法和结果对研究独立的无界随机变量和的大样本性质是十分有用的。 相似文献
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本文研究了基于一个delta-序列和一列独立同分布且取值于 ??綆 随机变量的非参数密度估计的对称检验问题,用经验过程的方法,得到了相应的量满足大偏差原理,推广了文献[3]的结果. 相似文献
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本文研究了马氏环境中马氏链构成的随机变量之和的概率不等式问题.利用了结尾的方法,获得了马氏环境中马氏链构成的随机变量之和的尾部概率不等式,作为结果的应用,给出了将过程限制在(S,S∩F,PS)上的强大数定律.文中提出的方法和结果对研究独立的随机变量之和的大样本性质是十分有用的. 相似文献
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对于上述函数类指标集经验过程的研究,文献中已有大量出现,例如 Dudley,Weber,Dudley 和 Philipp,Pollard.Alexander,Adler 和 Brown,Adler和 Samorodnitsky,等等.但通常考虑的函数类中的函数是有界的,而无界的情况讨论较少.本文则讨论这种情况,第三节中的定理3.1是[7]中第二章定理37的推广.有 相似文献
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设 fn 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. 相似文献
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基于考虑两种不同类型的激活函数,本文研究了非自治变时滞Cohen-Grossberg神经网络(CGNN)在Lagrange意义下的全局指数稳定性,通过利用新的不等式技巧和构造恰当的Lyapunov泛函给出非自治变时滞CGNN模型在Lagrange意义下全局指数稳定性(即一致有界性)以及对其全局指数吸引集估计的代数判据,并给出应用例子加以验证. 相似文献
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沪深股市收益率的尾部相关函数 总被引:2,自引:0,他引:2
尾部相关性是相关性分析中重要的一类,利用度量尾部相关性的指标χ,χ-以及尾部相关函数ρ(θ)来分析尾部相关性,并给出ρ(θ)的一种非参数估计方法.通过这两种方法研究上证综合指数和深证成分指数日收盘指数对数收益率在损失情况下的尾部相关性,结果表明两市指数日对数收益率具有很强的尾部相关性. 相似文献
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给出基于Copula函数的尾部相关性的定义和性质,采用非参数方法估计尾部相关系数.结合数据得出上证指数和深圳指数的尾部相关系数和对应图形比较,可知两种股票的上尾比下尾相关性强.此相关系数反映了上证指数与深圳指数在极端值处同时小于或同时大于某个数值的概率大小. 相似文献
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设平稳序列 其共同分布为F。本文研究了β-混合和α-混合序列的经验过程增量,在混合速度为非指数速度的情况下给出了经验过程增量的强收敛和弱收敛意义下的收敛速度,在分布函数F绝对连续时,构造了核光滑经验分布函数估计,并利用经验过程增量的收敛速度建立了该光滑经验分布函数逼近及真分布函数的收敛速度。 相似文献
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<正> 一、引言、主要结果 在1939年,Kolmogorov首先证明了显示函数逐阶导数间关系的不等式,后来人们称之为Kolmogorov不等式.由于这一不等式在分析中有重要的应用,由此又有文章给出了另外的证明.同时,人们还在不同的形式下推广了这一类型的不等式.如I.J. 相似文献
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讨论了具有无界变差的连续函数的结构.首先按照局部结构和分形维数对连续函数进行了分类,给出了相应的例子.对这些具有无界变差的函数的性质进行了初步的讨论.对于新定义的奇异连续函数,给出了一个等价判别定理.基于奇异连续函数,又给出了局部分形函数和分形函数的定义.同时,分形函数又由奇异分形函数、非正则分形函数和正则分形函数组成.相应于不连续函数的情形也进行了简单的讨论. 相似文献
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本文讨论了条件中位数的最近邻估计的大偏差问题。首先,在相当广泛的条件下,证明了条件中位数作为 x∈R~d 的函数,对几乎所有的 x,其最近邻估计的大偏差概率具有指数率;其次,在 x 为一维变量的情况下,考虑了条件中位数和它的最近邻估计在一致逼近意义下的距离。本文指出,当条件分布对 x 弱连续时,这个距离的大偏差概率具有指数率。由于本文所得到的结果,最近邻估计这个非参数方法可望在实际领域中得到更广泛的应用。 相似文献
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利用其中一个稳定过程将Rd上的ρ个α稳定过程相交局部时测度投影到其相交点集合上的这种方式,在相交集合点上定义一个自然测度l.在p(d-α)<d且d≥2的条件下,证明了对任意的有界集U,事件l(U)>a的概率随着a的增长将以指数速度衰减. 相似文献