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1.
陆冬梅 《吉林大学学报(理学版)》2017,55(6):1461-1464
设{X_n,n≥1}为一同分布的渐近线性负相依(ALNQD)序列,f_n(x)为密度函数f(x)基于样本X_1,…,X_n的核估计.在适当的假设条件下,利用ALNQD序列的矩不等式和Borel-Cantelli引理,证明核密度估计的强相合性、一致强相合性及r阶相合性. 相似文献
2.
采用Linton & Nielsen(1995)提出的直接估计法,给出了可加模型分量的最近邻估计,并在应变量的一定的矩条件下,讨论了这种估计的强相合性及一致强相合性. 相似文献
3.
NA样本下变方差模型估计的强相合性 总被引:3,自引:0,他引:3
考虑变方差回归模型Yi=g(ti) σiei,i=1,2 ,… ,n ,其中σ2 i=f(ui) ,(ti,ui)为非随机设计点列 ,g(·)和f(·)均为未知函数 .当随机误差ei 为NA变量时 ,讨论了 g(t)的一般加权估计 g^n(t)的一致强相合性 ,以及f(x)的 一般加权估计 f^n(u)的强相合性和一致强相合性 相似文献
4.
同分布扩展负相依(extended negatively dependent, END)随机样本具有未知的概率密度函数。 在适当的条件下证明了一类递归密度函数核估计的强相合性和r-阶矩相合性。 相似文献
5.
在固定设计下研究部分线性模型中回归参数β和回归函数g(t)的估计问题.利用小波光滑方法和最小二乘方法构造β和g(t)的小波估计,在适当的条件下,证明它们均具有强相合性和pp≥2阶平均相合性. 相似文献
6.
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
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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
8.
对于非参数回归模型Yni=g(tni) εni(i=1,2,…,n),其中{tni}为固定设计点列,{εni}为鞅差序列或Lq-混合鞅下的平稳序列,该文建立了回归函数g(t)的小波估计并研究了其相合性、强相合性。 相似文献
9.
本文在样本为平稳的两两NQD的情况下得到了非参数回归函数m(x)的最近邻估计mn(x)的强相合性.在条件不变的情况下获得了与独立情形一样的mn(x)是强相合的充分条件. 相似文献
10.
WOD样本密度函数和失效率函数递归核估计的逐点强相合性 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑同分布宽象限相依(WOD)随机样本未知密度函数的一类递归型密度核估计量.利用WOD序列的Rosenthal型不等式,在一定条件下证明了该估计量的逐点强相合性,并讨论了失效率函数估计的逐点强相合性. 相似文献
11.
在{Xn;n≥1}和{Yn;n≥1}是相互独立的同分布NA随机变量序列的情形下,研究了随机删失数据下概率密度函数的核估计,获得了此核估计的逐点强相合性和一致强相合性。 相似文献
12.
在{Xi,i≥1}是α混合的随机变量,{Yi,i≥1}是独立同分布的随机变量,且Xi与Yi相互独立的情形下,研究随机删失数据下概率密度函数的核估计,获得此核估计的逐点强相合性和一致强相合性. 相似文献
13.
研究了误差为鞅差序列条件下的线性EV(errors-in-variables)回归模型.利用最小二乘估计方法对模型中β和θ进行估计,证明了估计量的强相合性和均方相合性,从而推广了线性EV回归模型已有的相关结论. 相似文献
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设(Xn,n≥1)是R^1中的平稳过程,具有公共的未知概率密度函数f(x),本文考察基于前n个观测值X1,...Xn的f(x)的核估计fn(x)的核估计fn(x),在过程是ψ-混合或强混合的情形下,我们证明了fn(x)的逐点强相合性和一致强相合性,并得到了fn(x)的强相合性的收敛速度。 相似文献
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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
20.
目的研究混合误差下回归权函数估计的强相合性。方法讨论了-混合序列加权和的强收敛性。结果在适当的条件下,得到了混合误差下回归函数估计的强相合性。结论获得了权函数估计的大样本性质。 相似文献