ρ相依序列回归函数加权核估计

讨论ρ^~相依序列非参数回归函数加权核估计的强相合性。     

NA相依样本非参数回归函数加权核估计

在ＮＡ相依样本下研究非参数回归函数加权核估计的相合性,对完全收敛和强相合性给出较弱的充分条件。与此同时对ＮＡ序列给出一个简洁实用的Ｂｅｍｓｔｅｉｎ型不等式。     

平稳序列回归函数核估计的强收敛

本文在样本序列为平稳ψ－混合的情形下，证明了回归函数的核估计具有强相合性，并给出了它的强收敛速度。     

m（n）相依样本回归函数改良核估计的强相合性

ｍ（ｎ）相依样本回归函数改良核估计的强相合性杜斌秦更生（数学系）１引言设（Ｘ，Ｙ），（Ｘ１，Ｙ１）……是Ｒｄ×Ｒ１上的同分布随机向量序列，Ｅ｜Ｙ｜＜∞．回归函数ｍ（ｘ）＝Ｅ（Ｙ｜Ｘ＝ｘ）为未知实函数．Ｗａｔｓｏｎ［１］和Ｎａｄａｒａｙａ［２］首先建议...     

相依误差下非参数回归函数估计的强相合性

当误差为平稳、φ－混合过程时，在一定的条例下证明了一类非和回归函数加权核估计的强相合性。     

PA序列下非参数回归函数估计的相合性

设{εi,i≥1}为PA序列,Eεi=0,supjE(ε2j)<∞,对某个r>2及δ>0,supjEεjr+δ<∞,u(n)=O(n(r-2)(r+δ)/2δ),在PA序列误差下,讨论了非参数回归函数加权核估计的相合性.     

m（n）相依样本回归函数改良近邻估计的强相合性

研究同分面ｍ（ｎ）相依样本序列回归函数改良近邻估计的强相合性，同时给出改良近邻估计的强收敛速度。     

相依样本下回归函数核估计的强相合性

在一定条件下得到了样本平稳ρ-mixing下非参数回归函数改良核估计的强相合性,所得结果对混合速度的要求要比样α-mixing,ψ-mixing本相依下对混合速度的要求来得弱．     

m—相依误差回归函数加权估计的强相合性

在ｍ－相依下，研究非参数回归模型的未知回归函数权函数估计的强相合性，得到了较好的结论。     

回归函数改良核估计的强相合性

本文研究了回归函数改良核估计的强相合性,得到改良核估计的更一般形式.     

ρ~相依序列加权和的强收敛性

在ρ￣相依序列下研究加权和的强收敛性，获得了一些较好的充分条件，并应用于非参数回归权函数估计，得到比较独立情形现有结论更好的结果。     

-混合误差下非参数回归函数加权核估计的相合性

本文在-混合误差下讨论Priestly,M.B.和Chao,M.T.提出的一类给参数回归函数加权核估计的相合性.     

ρ相依序列加权和的强收敛性

给出ρ相依序列加权和的强收敛性的两个充分条件。     

相依样本下回归函数之改良核估计的强相合性

本文在样本序列为同分布Φ-混合的情形下讨论了回归函数之改良核估计的强相合性,同时也给出了强收敛速度。     

强混合序列下非参回归函数加权核估计的强收敛速度

在误差项为强混合序列的条件下,利用随机变量部分和的矩不等式,讨论非参回归函数加权核估计的强相合性,给出其收敛速度.当样本矩足够大时,强相合的收敛速度约等于n-1/2.     

混合序列密度函数核估计的相合性

设{X_n,n≥1}是一随机变量序列,f(x)为其概率密度函数,基于样本X_1,X_2,…,X_n,对密度函数f(x)的核估计进行讨论,在适当条件下,利用Borel-Cantelli引理、矩不等式等证明了ρ-混合和φ混合序列核密度估计的强相合性、r阶相合性.     

关于固定效应模型非参数回归函数核估计的强相合性

本文主要讨论固定效应模型非参数回归函数的核估计.在较为一般的条件下,证明了回归函数核估计的三种形式是强相合的和强等价的,从而得到了更为深刻的结果。     

误差为鞅差序列的回归函数估计的强相合性

在误差为鞅差序列的条件下,研究非参数回归函数加权核估计的相合性获得了一些较弱的充分条件,与此同时对鞅差序列给出了一个简洁实用的Bernstein不等式。     

(P)-混合误差下非参数回归函数加权核估计的相合性

本文在^～P-混合误差下讨论Priestly,M．B．和Chao,M．T．提出的一类给参数回归函数加权核估计的相合性．