部分线性自回归模型中误差矩的分段多项式估计

目的研究部分线性自回归模型中误差矩的估计。方法利用非参数分段多项式估计和最小二乘法进行讨论。结果给出了误差tε的k(k≥1)阶矩及误差方差σ2的估计的大样本性质。结论误差k(k≥1)阶矩的估计的收敛速度为T-1/2,T(^σ2T-σ2)/D^T依分布收敛于N(0,1),其中^σ2T和D^2T分别为σ2和Var(23ε)的分段多项式估计,T为数据个数。     

离散型随机变量的K阶矩

对离散型随机变量的k阶矩进行了研究,给出了几类离散型随机变量的k阶原点矩的统一递推公式,得到了离散型随机变量的k阶原点矩的形式特征.     

导致破产的索赔量的矩

求出了古典风险模型中导致破产的索赔量的k阶矩,给出了破产发生时导致破产的索赔量的k阶矩与索赔量的k阶矩的关系,同时求出了它的上下界.     

随机变量阵列加权和的r阶矩完全收敛性

独立同分布变量序列和相依变量序列的收敛性质研究一直是概率极限理论的研究热点。本文研究了随机变量阵列加权和的r阶矩完全收敛性。利用Marcinkiewicz-Zygmund不等式或Rosenthal型不等式和截尾法，获得了随机变量阵列加权和的r阶矩完全收敛的一般条件。同时，结合这些一般条件推广和改进了独立同分布或相依随机变量序列矩完全收敛性的相关成果。     

非时齐折扣马氏决策规划（二）：矩最优准则

本文讨论一类非时齐折扣马氏决策规划的总折扣报酬的k（≥1）矩和矩最优问题,得到k矩和矩最优策略存在的一个充要条件;并将k矩最优问题化为同类型的一个马氏决策规划的一阶矩最优问题,从而也解决了这类模型的k矩最优策略的结构问题.     

随机变量序列四种收敛的若干性质及其四则运算

以数列收敛的一些性质为依托,证明了随机变量序列的依概率收敛、几乎处处收敛、r-阶收敛及依分布收敛这四种收敛的极限存在的充分必要条件、存在准则,并得出:依概率收敛和几乎处处收敛与数列收敛性质一样,可以进行四则运算,而r-阶收敛只能进行加减运算,依分布收敛则不能进行四则运算。     

随机非线性时滞系统输入-状态和输入-输出稳定性(英文)

考虑了带Markovian跳跃参数的随机非线性时滞系统的依概率和依p阶矩的输入-状态、输入-输出稳定性问题.利用Lyapunov-Krasovskii方法,分别给出了依概率和依p阶矩下输入-状态和输入-输出稳定的充分性判据.最后通过一个仿真实例验证了所给出的结论的有效性.     

经验数字特征的收敛性

在文[3]的基础上，进一步给出了随机变量x的k阶经验原点矩Ex^k及二阶经验中心矩的定义，并证明了k阶经验原点矩及二阶经验中心矩的收敛性，讨论了k阶经验原点矩与经验特征函数的关系,为母体参数的估计提供了一个新的途径，     

由ALNQD序列生成移动平均过程精确渐近性的一般结果

设{εk,-∞k∞}为零均值的平稳渐近线性坐标负相依(ALNQD)序列.令移动平均过程{Xt=∞∑k=0akεt-k,t≥1},其中{ak,k≥0}为绝对可和的实数序列.利用ALNQD序列的弱收敛定理和矩不等式,对于边界函数和拟权函数得到了移动平均过程部分和以及部分和最大值矩完全收敛性精确渐近性的一般形式.     

单生过程首中时的各阶矩

给出了单生过程首中时多项式阶矩和指数阶矩的显式表达，讨论了4个判别准则的概率意义，并得到了单生过程指数遍历的一个显式判别准则．     

无界报酬折扣半马氏决策模型矩最优策略的存在性

本文在矩最优准则下讨论具有可数状态空间和任意行动空间的Lippman型无界报酬折扣半马氏决策模型。对任意ε>0,证明了k阶矩ε-最优平稳策略的存在性,从而一般策略类中的矩最优性等价于平稳策略类中的矩最优性。(k-1)矩最优策略π为(k)矩最优的充要条件是(-1)~(k 1)V_k(π)满足最优方程,这里V_k(π)为使用π时的总折扣报酬的k阶矩。对平稳策略,给出了折扣报酬的各阶矩的递推公式,如果每个状态可用的行动集为有限集,证明了矩最优平稳策略的存在性,并建立了构造所有矩最优平稳策略的迭代算法。     

两两NQD序列移动平均过程的矩完全收敛性

令{Yi,-∞相似文献   

行拉丁矩横截的一个算法

一个m×n阶矩阵,其元素取自集合{a1,a2,…,ak},满足每一行的元素互不相同,称这个矩阵为基于k的一个m×n阶行拉丁矩.设R是一个m×n阶拉丁矩,它的n个不同行不同列的且互不相同的元素称为R的横截.当m＞2n-2时,给出了一个求m×n阶行拉丁矩横截的新方法,并证明了当k＞n时,任一个基于k的(2n-2)×n阶行拉丁矩有横截存在.     

电路中心值设计的样本点一阶矩及一维窗近似分析

借助蒙特卡罗方法,从数学角度讨论了概率意义下的电路成品率优化问题,提出了一维窗概念及近似模型,并由此作出了理论上的一阶矩自然迭代曲线,讨论了迭代序列、收敛速度,步长等优化基本问题。由电路实例看,本方法收敛迅速,且所编程序运行稳定,与有关文献相比,结果准确度有较大提高。     

马尔可夫链大偏差Ⅰ函数的下界和Annealing算法的收敛性

本文利用大偏差理论研究了Annealing算法的依概率收敛速度.首先得出马尔可夫链大偏差Ⅰ函数的下界,并利用它得出Annealing算法依概率收敛速度具有状态总数的分数幂阶.     

结构可靠度的四阶矩分析法

应用最大熵理论构造了随机变量以其前四阶矩统计参数表达的概率密度函数，应用泰勒二次展开推导了结构功能函数前四阶矩的近似表达式，并用变分法给出了结构失效概率的离散化计算公式。分析结果表明，本文建议的方法具有较好的计算精度。     

图的谱矩公式研究

重构猜想的研究中涉及的一个问题是找出图不变量的完全组。由于图的第k阶谱矩等于图中长为k的闭途径的条数,可知谱矩序列是图的一个重要不变量。通过研究图的结构特征,首先确定能生成长为8的闭途径的所有子图,然后给出图的第8阶谱矩计算公式。     

Hilbert空间下CAANA序列的完全矩收敛

用Hilbert空间下CAANA(coordinatewise asymptotically almost negatively associated)序列的性质及矩不等式考虑CAANA序列的一阶矩收敛性问题, 得到了Hilbert空间下不同分布的CAANA序列的完全矩收敛.     

矩的一个特殊性质

本文证明概率空间(Ω,F,P)上的任意两个相互独立的随机变量,当它们和的0阶绝对矩为有限时,则每个随机变量的r阶绝对矩也为有限,同时利用这一结论证明了数学期望和方差。     

NA误差下回归函数小波估计的渐近性质（英文）

考虑固定设计回归模型Yi=g（xi）＋εi,i=1,…,n,其中{xi}是固定设计点,g（.）是未知函数,{εi}是负相协误差随机误差。本文在适当的条件下,讨论了未知函数g（.）的小波估计量的r-阶矩相合,依概率收敛和强收敛以及渐近正态性。