关于弱收敛非负随机变量序列的逆矩

在2 δ阶矩有限时,对一类非负弱收敛随机变量列,给出了成立的充分条件,推广了[2]中的结果并严密了其中主要结果定理3,定理4的证明．     

再论最近邻判别分析

一、引言: 设(X,θ)为在R~d×{1,…,M}中取值的随机向量,称X为指标变量,θ为类别变量。假定X的值已知,据此要对与其匹配的θ值进行判定,这就是判别分析问题。在(X,θ)的分布未知的情况下,为进行判别,除利用X的当前观察值外,还要借助于历史知识。设(X_i,θ_i),i=1,…,n,是(X,θ)的一组iid样本,常称为训练样本。此时我们考虑的问题是,利用(X_i,θ_i),i=1,…,n及X值对θ进行判别。假定在R~d中引进了某一距离函数p(x,     

NN-模式识别中条件误差概率收敛性的充要条件

Let (θ₁,X₁),…, (θ_n,X_n), (θ, X) be iid random vectors ,where θ∈{0,1},X∈R^d Denote by θ′_n the nearest neighbour discriminator of θ based on the training samples (θ₁,X₁),…, (θ_n,X_n) and the observed X; put(?). This paper gives a sufficient and necessary condition for (?) as n→∞, namely (P(θ=0, X=x)-P(θ=1, X=x))²·P(θ=0, X=x)·P(θ=1, X=x)=0 for every x∈R^d.This generalizes a previous result of the authors [5] and improves a result of Wagner, T.J. [2].     

带有时序趋势的序贯试验概率罐子模型中的极限定理

本文研究了带有未知的时序趋势的序贯试验概率罐子模型,对于时序趋势构造了一种估计量,从而建立了一种广义的Ｆｒｉｅｄｍａｎ概率带子模型,并且在这种序贯试验模型下获得了强相合性、渐近正态性等极限定理,这些结果为临床试验设计的应用提供了一定的理论根据．     

一般半相依回归系统的协方差改进估计

本文讨论了由两个等阶的回归方程组成的半相依系统,运用协方差改进法获得了参数的一个迭代估计序列,并证明了它的协方差阵已知时,处处收敛到最佳线性无偏估计,同时其协方差阵在矩阵偏序意义下单调性,并且给出了当迭代次数亦趋于无穷时,保证其具有相合性的一个条件。     

广义G-M模型参数估计的相对效率

本文提出了广义Ｇ－Ｍ模型中参数β的ＢＬＵＥβ^*和ＬＳ估计β的一种新的相对效率,对其与其他两种相对效率的关系及其下界进行了研究,并讨论了它与广义相关系数的关系．     

位置刻度分布族中参数的两步置信区间

寻找一些分布中的参数的具有预先给定宽度和预先给定覆盖概率的置信区间是令人感兴趣的，对于位置刻度分布族中位置参数和刻度参数，这种类型的置信区间的存在性问题已在文献中被解决，本文利用两步抽样，具体地构造出这样的固定宽度置信区间，此外，对于Cauchy分布，第一阶段的最优抽样量和一些统计量的分位点也被计算出，所得到的结果具有应用价值。     

线性模型回归系数最小二乘估计的平均相合性

设线性回归模型其中β为未知的回归系数向量。用_n表示基于n个观察点y1,…,y_n的β的LS估计,假使对某个r>0有则称_N是β的r-平均相合估计。 本文作者建立了当1≤r≤2和0相似文献   

一个矩的不等式的证明及应用

我们通过对随机变量X的分类和m,n的不同取值分别比较矩EXm+n和EXmEXn的大小,同时指出可以利用这些结果解决其他的数学问题.     

截断分布族中估计的渐近有效性（II）

本文在一般截断型分布族中给出了参数函数的估计的Ｂａｈａｄｕｒ型渐近有效性的一种定义，验证了常用估计德这种渐近有效性，比较了Ｂａｈａｄｕｒ型与竹内启型渐近有效性之间的关系，系统地给出了具有Ｂａｈａｄｕｒ型但不具竹内启型渐近有效性估计的例子。