NQD样本下非参数回归函数最近邻密度估计的相合性

在样本为平衡的两两 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) 的相合性.得到弱相合的充分条件比在样本序列((xn,yn),n≥1)为平稳-混合情况下得到的mn(x)的弱相合性的充分条件弱.     

NQD样本下非参数回归函数最近邻密度估计的强相合性

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.     

NQD样本下一般形式的密度估计

两两NQD列是一类非常广泛的列,文章利用两两NQD序列的矩不等式,讨论了当d=1时,基于同分布两两NQD样本的一般形式的密度估计,得到了一维同分布两两NQD样本下一般形式密度估计的强相合性、矩相合性.     

两两NQD序列密度函数核估计的r阶平均相合性

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.     

NQD样本最近邻密度估计的一致强相合速度

设X1,X2,…,Xn是同分布的两两NQD样本,具有相同的密度函数f（x）,利用两两NQD序列的Bernstein型不等式,将负相关（NA）样本的最近邻密度估计的一致强相合速度推广到两两NQD样本,在更弱的条件下,获得了与NA样本情形下相同的结论.     

两两NQD序列完全矩收敛的精确渐近性

设{X_n, n≥1}为同分布的两两NQD(negatively quadrant dependent)序列, 均值为0. 在适当的条件下, 利用两两NQD序列的中心极限定理和矩不等式等工具, 给出两两NQD序列部分和一般对数律下完全矩收敛精确渐近性的一般函数式.     

两两NQD序列完全矩收敛的精确渐近性

设{X_n, n≥1}为同分布的两两NQD(negatively quadrant dependent)序列, 均值为0. 在适当的条件下, 利用两两NQD序列的中心极限定理和矩不等式等工具, 给出两两NQD序列部分和一般对数律下完全矩收敛精确渐近性的一般函数式.     

两两 NQD 序列下非指数分布族参数的经验 Bayes 检验

讨论两两NQD序列下非指数分布族参数的经验Bayes(EB)检验问题.利用概率密度函数的核估计方法,构造参数的EB检验函数,在适当的条件下证明EB检验函数是渐近最优的,并获得了它的收敛速度.最后举出一个满足定理条件的例子.     

NQD样本下密度函数核估计的相合性

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.     

两两NQD序列下威布尔分布族参数的经验Bayes检验

在“线性损失”下,基于两两NQD样本序列情形研究了威布尔分布族刻度参数经验 Bayes（EB）检验问题,首先利用概率密度函数的核估计,构造了刻度参数的经验 Bayes 检验函数,在适当的条件下,证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优（a.o.）性,并获得了它的收敛速度.