强混合样本下回归加权估计的一致渐近正态性

在强混合样本下,讨论固定设计回归模型的加权函数估计的一致渐近正态性,给出一致渐近正态性的收敛速度,这个速度接近n-1／6．     

关于两类重要微分不等式

本文研究了两类重要微分不等式有界解的性质。引入了赋范线性空间(f,‖‖M),利用比较定理和黎卡提方程解的性质,给出了有界解的上界估计式,推广和改进了文[1,2]中的有关结果.     

Bayes估计的进一步研究及其Pitman最优性

对线性模型参数,讨论了Bayes估计的Pitman最优性,将已有结果进行了改进,去掉了附加条件,证明了在Pitman准则下,Bayes估计一致优于最小二乘估计(LSE),在此基础上,提出了一种基于先验信息的方差分量估计,通过和基于LSE的方差分量估计作比较,证明了新估计是无偏估计且有更小的均方误差．最后,证明了在Pitman准则下生长曲线模型参数的Bayes估计优于最佳线性无偏估计．     

Nonparametric Density Estimation in Hidden Markov Models

Let { X n} be a Markov chain that is either f -mixing or satisfies the Poisson equation.In this note we obtain the convergence rate under L 1 -criterion for bounded functions of the X k 's. And in the hidden Markov model setup { (X n ,Y n ) }we study the kernel estimate of the density of the observed variables { Y n }when a 'stable' status is reached.     

非参数回归函数之改良基于分割的估计的强相合性（英）

设(X,Y),(X1,Y1),…,(XnYn)为取值于 Rd× R的 i．i．d．随机变量,E(|Y|) ＜∞．设mn(x)为回归函数m(x)=E(|Y|X=x)基于分割的估计,本文在对mn(x)进行改良的条件下得到改良的基于分割的强相合估计．     

椭圆型问题一类广义差分法的L~2模误差估计

1.引 言 广义差分法作为处理偏微分方程的离散技术,能够保持质量,动量,能量等物理量的守恒.广义差分法（有些文献称为box method[3];finite volume element method[4],[5],[6]）利用在对偶剖分体积单元积分原始方程,并将近似解限制于某一有限元空间而得到离散方程.因此,它在局部区域保持了原始方程的物理守恒性和其他重要特性.从而被广泛地应用于数值求解数学物理方程,特别是计算流体力学和热传导问题[11]. 对广义差分法的研究已有许多文献,专著[10]有详细的介绍.早期的工作主要考虑标准的重心对偶剖分.近年来Cai et,al[4],[5],[6],在某些假定下对较一般的对偶剖分给出了能量模误差估计,Huang and Xi[9]去掉了文献[6]中的这些限制.Chou,Li[8]和Li,     

三维守恒律有限元方法逼近光滑解的误差估计

我们对一个三维守恒律的显式有限元方法证明了H^1范数的二阶误差估计。     

带跳的非线性随机微分方程的Lyapunov指数的估计

本文研究了带跳的非线性随机微分方程Lyapunov指数的估计,在适当的条件下,确定其Lyapunov指数q的值．对于给定的步长h,考虑此微分系统的Euler离散化模型,给出了的理论误差估计.     

一个组合分布模型及其参数估计

本文根据极值分布理论,提出了一个由原始分布和尾分布组成的组合分布模型,研究了组合分布模型中原始分布和尾分布的确定方法,建立了组合分布模型参数估计的加权最优化模型,实例计算说明,组合分布较好地反映了风险变量极值事件的风险。     

HIGH ACCURACY FINITE VOLUME ELEMENT METHOD FOR TWO-POINT BOUNDARY VALUE PROBLEM OF SECOND ORDER ORDINARY DIFFERENTIAL EQUATIONS

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＦｉｎｉｔｅｖｏｌｕｍｅｅｌｅｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｏｒＦＶＥＭｕｓｅｓａｖｏｌｕｍｅｉｎｔｅｇｒａｌｆｏｒｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｄｉｆ ｆｅｒｅｎｔｉａｌｅｑｕａｔｉｏｎｗｉｔｈａｆｉｎｉｔｅｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇｓｅｔｏｆｖｏｌｕｍｅｔｏｄｉｓｃｒｅｔｉｚｅｔｈｅｅｑｕａｔｉｏｎ ,ｔｈｅｎｒｅ ｓｔｒｉｃｔｓｔｈｅａｄｍｉｓｓｉｂｌｅｆｕｎｃｔｉｏｎｓｔｏａｌｉｎｅａｒｆｉｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔｓｐａｃｅｔｏｄｉｓｃｒｅｔｉｚｅｔｈｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ([1 -4 ] ) .…