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1.
NQD样本下密度函数核估计的相合性 总被引:1,自引:0,他引:1
设{Xn,n≥1}为同分布的两两NQD随机变量序列,f(x)为其概率密度函数,基于样本X1,X2,…,Xn, 文章对密度函数f(x)的核估计进行了讨论, 在适当条件下证明了强相合、一致强相合和均方相合. 相似文献
2.
设{Xn,n≥1}为严平稳的m相依随机变量序列, f(x)为X1的概率密度函数, 基于样本X1,X2,…,Xn, 构造了密度函数f(x)的核估计, 并利用独立同分布样本的性质证明了f(x)核估计的r阶平均相合、 逐点相合和一致强相合性. 相似文献
3.
设{Xi,i≥1}为随机变量序列,f(x)为公共未知的概率密度函数,基于样本X1,X2,…,Xn估计熵函数H(f)=-∫f(x)logf(x)dx,其中x∈Rd。该文在一定条件下获得了H(f)的直方图估计Hn=-∫fn(x)≥anfn(x)logfn(x)dx的强相合性,推广了现有文献中的相应结果。 相似文献
4.
孙桂萍 《重庆文理学院学报(自然科学版)》2009,28(2)
两两NQD序列是一类重要的随机变量序列,NA序列是它的一种特殊情况.{Xn,n≥1} 为同分布的两两NQD随机变量序列,f(x)为X1的概率密度函数.基于样本X1,X2,...,Xn,本文给出了密度函数f(x)的核估计,并证明了其r阶平均相合性. 相似文献
5.
许俊莲 《宝鸡文理学院学报(自然科学版)》2018,38(3)
目的 设随机变量X服从的密度函数f(x) 未知, 利用小波基的优势给出f(x) 的估计。方法 利用紧支撑小波, 构造密度函数f(x) 的线性小波估计器f^_n(x)。结果 在不假定密度函数具有任何光滑性的条件下, 证明了f^_n(x) 的L^p(1<p≤∞) 平均相合性。结论 表明小波估计器的优越性, 为进一步计算收敛阶提供理论基础。 相似文献
6.
污染分布密度函数的一种估计方法 总被引:2,自引:0,他引:2
讨论观察数据来自污染分布f(x)-(1-α)f1(x) αf2(x)时的非参数推断问题。当厂f2(x)已知,污染系数α和密度函数f1(x)未知时,采用非参数的核密度估计方法,给出f1(x)及α的估计。证明了^↑f1n(x)和^↑αn分别是f1(x)和α的相合估计,并对正态分布的特例作了随机模拟。 相似文献
7.
设X1,X2,…,Xn是同分布的负相依(ND)样本,具有共同的密度函数f(x),利用相应的Bernstein不等式,将负相关(NA)样本最近邻密度估计的一致强相合性推广到ND样本,得到其最近邻密度估计的一致强相合性. 相似文献
8.
线性模型中误差分布的相合核估计 总被引:1,自引:0,他引:1
张文扬 《四川大学学报(自然科学版)》1990,27(2):132-144
线性模型y_i=x′_iθ+e_i,i=1…n,的误差序列{e_i}_i~n=1有未知密度f(x),本文在一定条件下证明了f(x)的核估计的弱相合性,逐点强相合性,一致强相合性,其中(?)为L.S估计的残差. 相似文献
9.
在一定条件下,得到了φ混合样本条件t分位数的核估计强收敛速度,即定理 对同分布的φ混合样本(X1,Y1),…,(Xn,Yn)∈Rd×R1,若 X1具有边际密度函数f; 条件分布函数F(y|x)在(x,θx(t))的邻域内具有连续的密度函数f(y|x); ∑nφ(n)<∞; h=(n-12logn)1d 1,0相似文献
10.
设{Xn, n≥1}为一同分布的m 宽象限相依(m-WOD)序列, fn(x),rn(x)分别为密度函数f(x)基于样本X1,X2,…,Xn的核估计和失效率函数核估计. 在适当的假设条件下, 利用m-WOD序列的矩不等式和Borel Cantell 引理, 证明核密度估计及失效率函数核估计的强相合性和一致强相合性. 相似文献