END样本最近邻密度估计的相合性

在END样本下研究最近邻密度估计的相合性,给出弱相合性、强相合性、一致强相合性以及它们的收敛速度的充分条件,同时研究失效函数估计的一致强相合性.     

LNQD样本最近邻密度估计的相合性

本文在LNQD样本下研究最近邻密度估计的相合性,给出弱相合性、强相合性、一致强相合性以及它们的收敛速度的充分条件,同时研究了失效率函数估计的一致强相合性。     

ND样本最近邻密度估计的相合性

利用ND序列的Bernstein不等式, 研究ND样本最近邻密度估计的相合性, 给出了弱相合性、 强相合性的充分条件, 所得结果将最近邻密度估计的相合性推广到ND样本.     

人机界面中刺激-反应空间相合性研究综述

人机界面设计中显示器与控制器的刺激反应空间相合性对于提高系统整体性能具有非常重要的意义.描述了刺激-反应空间相合性的概念;综述了其研究现状,主要体现在3个方面:视觉显示-手控操作的空间相合性,视听显示-手控操作的空间相合性,视觉显示-手脚控制操作的空间相合性.研究表明,如果人机界面中显示和控制元件之间建立了合适的空间相合关系,那么将获得更快的学习速度、更短的反应时间、更少的错误和更高的用户满意度.最后,展望了刺激-反应空间相合性研究的发展方向.     

产品人机界面设计中的相合性研究

人机界面作为人与产品之间信息交流的一个平台,在人机交互中起着越来越重要的作用。而人机界面中显示与操纵的相合性在很大程度上决定了产品的易用性。论文通过不同的产品案例,分析人机界面设计中的空间相合性、运动相合性,以及提高相合性的常用措施。空间相合性指的是在一个显示面板上,刺激和反应元素在物理布局方面的对应性。运动相合性指的是操作一个控制器所产生的运动效果与人们心理预期的相符程度。研究指出,提高人机界面相合性的常用措施有形状编码、位置编码、颜色编码、符号编码,以及考虑人的生理特征和使用习惯。     

PA样本下一般形式的密度估计

在PA样本下讨论一般形式密度估计的矩相合性和强相合性.     

相依样本非参数回归模型误差的相合估计

给出了回归函数基于核估计的密度估计的强相合性及一致相合性。     

关于随机截断下半参数回归模型中的相合估计的一点注记

文[1]研究了随机截断下半参数回归模型中的相合估计,但其强相合性的证明有些问题。本文给出了其强相合性的新的证明。     

线性小波密度估计L1-模相合性

用小波方法对未知密度f(x)进行估计 ,并在某些假定下建立了一种估计量的L1-模强相合性 ,以及在某些限制下 ,弱相合与强相合的等价性 .顺便也给出L1-相合的一个必要条件 .     

线性小波密度估计Ｌ１—模相合性

用小波方法对未知密度f(x)进行估计,并在某些假定下建立了一种估计量的Ｌ１－模型强相合性,以及在某些限制下,弱相合与强相合的等价性,顺便也给出Ｌ１－相合的一个必要条件。     

PA样本非参数回归权函数估计的强相合性

在PA样本下，讨论非参数回归模型中权函数估计的强相合性及强一致相合性。     

m-END误差下回归模型加权估计的相合性

m-END随机变量是一类很弱的负相依随机变量,它包含了NA随机变量、NOD随机变量和END随机变量。本文基于误差为m-END序列,研究非参数回归模型未知参数的加权估计,获得了加权估计的收敛性,包括矩相合性收敛速度和完全相合性收敛速度。作为应用,给出非参数回归模型未知参数近邻权估计的矩相合性收敛速度和完全相合性收敛速度。     

变系数EV模型ND样本加权和的相合性

利用ND序列的Bernstein型不等式和截尾的方法,研究变系数EV模型的ND样本加权和的相合性问题,获得ND样本加权和n∑i=1Wni(t0)Yi的强、弱相合性,推广独立随机变量加权和的相合性.     

可估函数岭估计的一个结果

在不要求Sn的逆存在的情形下,给出了可估函数岭估计的弱相合性与均方相合性等价的条件。     

非参数回归函数最近邻估计的相合性

本文研究了非参数回归函数最近邻估计、改良近邻估计的弱相合性及平均相合性,推广和改进了[1]中结果。     

ALNQD序列密度函数核估计的强相合性

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.     

α-混合序列下核密度估计量的r阶平均相合性

在α-混合序列情形下,讨论核密度估计量的r阶平均相合性,并将该条件弱化为nhn→∞,给出更好的r阶最优相合速度O(n-2r/5).结果表明:所要求的条件弱于韦来生关于负相关(NA)样本概率密度函数核估计的r阶平均相合性所要求的条件,且相合速度更优,推广了韦来生的结果.     

多元线性模型中误差协差阵估计的相合性

在Gauss-Markov 多元线性模型中,通常是通过残差阵去估计误差的协差阵。本文讨论了当样本大小n→∞时,这种估计在种种意义下的相合性问题。对强,弱相合性,本文得出了充分条件.对r-平均相合性,当r=1时,本文得出了充要条件。有趣的是,这个条件与弱相合性的充要条件完全一致。对r>1的情况,本文得到了相当普遍的充分条件.在这种情况下的充要条件如何尚未解决.     

线性模型中误差分布的相合核估计

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.     

关于非参数回归函数估计的集中不等式

本文利用L^1-传输不等式给出一般的非参数回归函数估计的某种集中不等式。并由此不等式在特殊的情形下给出了这种估计量的强相合性和弱相合性。