密度核估计的局部窗宽选择法

密度核估计的局部窗宽选择法中,光滑Bootstrap法只有在目标函数具有较高阶的连续导数时,窗宽h才能获得理想的取值。为此,减弱条件提出了新的计算方法,经过证明分析该方法是较切合实际的。     

密度核估计中窗宽选择的一种新方法

提出了密度核估计中窗宽选择的一种新方法,并通过选取适当的核函数,推导出决定窗宽选择的数学表达式,最后在均方误差(MSE)意义下,通过与交叉验证法(cross-validation)进行比较,说明在未知总体分布的情形下,用此方法选择最优窗宽是很有效的一个途径.     

条件密度随机窗宽双重核估计的相合

在统计估计及检验中,有时涉及到基于样本(X_1,Y_1),…,(X_n,Y_n)直接估计未知条件密度f(yx)的不少参数方法,而双重核估计就是较常用的一种.许多学者已讨论了f(yx)的双重核估计量f_n(yx)的相合性及收敛速度,但从应用角度来看,此估计量仍有不便之处.在密度估计的情形,Devroye提出了“自动选择窗宽”核估计的概念,即窗宽完全由样本确定.本文推广这种思想于上述估计量,讨论其一致强相合性,并作为应用,顺便得到其“近邻估计”的强相合性.     

递归方法在窗宽选择上的应用

在未知总体分布的情形下,给出密度核估计中选择窗宽的一个新方法,并在选取高斯核的情形下,推导出计算窗宽的递归公式。最后通过与理论窗宽值比较,说明使用该递归方法选择最优窗宽是非常有效的一个途径。     

非参数计量经济模型的变窗宽核估计

在随机设计(模型中所有变量为随机变量)下,提出了非参数计量经济模型的变窗宽核估计,并利用概率论中大数定理和中心极限定理,在内点处证明了它的一致性和渐近正态性.它在内点处的收敛速度达到了非参数函数估计的最优收敛速度.     

变窗宽密度核估计的构造及均方相合性

通过对非参数密度核估计定义的理解,从一个崭新的角度提出了变窗宽密度核估计的思想,且对于i.i.d(独立同分布)随机变量的密度函数,给出了一种新的核估计方法,并以定理形式得出在一定条件下,此核估计具有均方相合性,并给出了证明.     

条件密度的相合随机窗宽双重核估计

本文研究了条件密度函数的随机窗宽双重核估计及其一致弱相合性。     

密度与回归的随机窗宽核估计的渐近正态性

本文建立了密度和回归函数的随机窗宽核估计的渐近正态性,并给出了在回归函数最近邻估计场合的一个应用。     

固定设计点情形下回归函数值的区间估计

对于固定设计点情形下的非参数回归模型,基于核估计的方法给出了回归函数的逐点置信区间和修正偏差置信区间.所给置信区间在相对较弱的条件下是渐近精确的.考虑到窗宽的选取对核估计和区间估计的重要影响,给出了适合所给置信区间的核估计窗宽的迭代选取方法.模拟结果显示迭代法收敛,且选取的窗宽表现良好,置信区间有令人满意的覆盖率.     

基于带宽估计的友邻选择算法

为了提高BitTorrent系统的下载效率,且不依赖于Tracker服务器,提出一种基于带宽估计的友邻选择算法.算法分两步进行:首先根据上传量和时间间隔进行节点的带宽估计,然后依据带宽匹配的原则选择具有相近带宽的友邻优先上传.仿真结果表明,该算法可以在没有Tracker服务器介入的情况下,较准确地得出邻居节点的上传带宽...     

非对称核密度估计在生命表构造中的应用

针对以地称核修匀方法存在着边界偏差这种现象,将非对称核密度估计用于生命表数据修匀中,提出了非对称核修匀方法,并与对称核修匀方法进行比较,得到了令人满意的结果,从而使核修匀方法得到了进一步的推广.     

密度核估计中对MSE与MISE的渐近性态研究

对于n维随机变量在给定权函数的条件下，利用密度核估计值分析了MSE（mean square error）与MISE（mean integrate square error）的渐近比较结果，研究了局部和全局的估计^∧fn与理论值f的接近程度，并给出了最优收敛速度和理想窗宽选择，最后得出了^∧fn的渐近优越性。     

带宽控制技术分析及其实现

针对目前Internet技术中热门的QoS问题,讨论了带宽控制的基本方法和带宽动态划分的算法,分析了Linux内核和iproute2工具包中的关键数据结构,以及过滤器和队列调度规则,并对在Linux环境下,利用改进的双今牌桶算法对带宽的动态划分,实现对带宽的有效控制,从代码角度上作了分析和探索。     

密度核估计的随机中心极限定理

密度的核估计在统计中有着重要的应用.文章利用特征函数理论,得到了密度核估计的随机中心极限定理.利用Berry-Esseen估计得到了此中心极限定理的收敛速度.最后,给出了两个例子.