平稳遍历函数型非参数递归M估计的收敛速度

文章基于平稳遍历函数型数据,构造非参数回归算子的递归M估计,在一定条件下建立了递归估计量的几乎完全一致收敛速度,推广了现有文献中的相关结果。     

基于平稳α-混合左删失数据众数核估计的渐近正态性

文章研究了基于平稳α-混合左删失数据下密度函数一阶、二阶导数的核估计及众数核估计,在一定的条件下获得了导数核估计量的强一致收敛性、收敛速度及众数核估计量的渐近正态性;同时给出了众数估计的置信区间,最后,通过数据模拟显示了主要结论的合理性.     

基于相依函数型数据条件均值函数估计的渐近性质

文章利用熵的方法研究了基于函数型数据的条件均值函数估计的一致收敛速度,在一定条件下获得了基于相依函数型数据的条件均值函数估计量的几乎完全一致收敛速度,推广了I.I.d场合下或某些相依情形下的的逐点收敛速度.     

重尾指数估计量及其伪估计量的渐近关系

将重尾指数估计量的随机门限替换为非随机门限,得到了伪估计量,然后建立了原始估计量和伪估计量之间的渐近关系.     

基于相依函数型数据具有稳健性质的条件分位数核估计

文章基于相依函数型数据,通过一种具有稳健性质的方法,研究了条件分位数核估计,避免了采用双核方法中存在的问题;并在一定的条件下建立了估计量的几乎完全收敛的速度,推广了现有文献的结果。     

函数型部分线性回归模型参数估计的注记

本文进一步研究了函数型部分线性回归模型中的参数估计问题,在模型中的随机误差项具有一定相关性的条件下,构造了模型中未知参数向量的估计量并且建立了估计量的渐近性质,如参数向量估计量的相合性及函数型参数估计量的收敛速度,并推广了现有文献中的相关结果,同时也构造了模型中误差协方差阵参数的估计量。     

基于截断数据分布函数的核估计

讨论了一类截断数据，分析了以往截断数据分布函数估计的主要结果．在此基础上，提出了一个核估计方法，建立了分布函数的核估计量表达式，并在紧支撑等一定条件下，研究了估计量的渐近性质，并分别证明了估计量的强相合性及收敛速度．最后，给出了一个模拟计算的例子．结果显示，这种核估计方法是可行有效的．     

扩散过程波动率核估计的一致相合性

受Kristensen(2016)[1]对波动率研究的影响,在随机波动率模型的两步估计法的基础上,证明了该估计量的一致相合性,并给出了新的收敛速度,结合数值分析,发现选取的时间间隔越短,真值线和模拟线的拟合程度越好.     

变系数Black-Scholes模型有红利支付下的欧式期权定价估计

主要研究变系数Black-Scholes模型有红利支付下的欧式期权定价的估计问题.首先,构造了波动率函数的估计量,并讨论了所得估计的强收敛性、渐近正态性和收敛速度.然后,基于波动率函数的估计,利用期权定价公式得到了变系数Black-Scholes模型有红利支付下的欧式期权价格的估计.最后,证明了所得估计量是期权价格的强相合估计.     

WOD随机变量的核密度估计（英文）

研究了WOD随机变量的核密度估计。首先建立了核密度估计在紧集上的指数不等式及收敛速度,其次得到了估计量的相合性的结果。研究结果推广了已有的相协和负相协的相关结果。最后通过数值分析来验证了核密度估计的收敛速度。此外,还提供了真实的数据分析。     

两个半相依回归系统参数的Stein估计

Zellner等学者研究了一类相依回归系统中参数的最小二乘估计的改进,这些改进估计都是无编估计且具有许多优良性质,但是当设计阵呈病态时这些改进估计不再被认为是良好估计.本文提出了一种有偏Stein估计,证明了在设计阵呈病态时Stein估计的优良性质.     

具有部分缺失数据时两个帕斯卡分布的估计和检验

讨论了具有部分缺失数据下两个帕斯卡分布总体的参数估计和关于总体相同的似然比检验,证明了总体参数估计量的强相合性与渐近正态性,同时给出了似然比检验统计量的极限分布.     

多传感器AR信号自校正加权融合Wiener滤波器

对带多传感器和带未知模型参数及未知噪声方差的自回归(AR)信号,应用递推辅助变量(RIV)算法得到局部模型参数估值器,用相关方法得到局部噪声方差估值器。用取局部估值器的平均得到信息融合估值器。将它们代入最优加权融合AR信号Wiener滤波器,提出一种自校正加权融合Wiener滤波器。它们以概率1收敛于最优融合Wiener滤波器,因而具有渐近最优性。它的精度比每个局部自校正Wiener滤波器精度都高。仿真例子说明了其有效性。     

拟回归估计的均方收敛性

研究了拟回归估计的均方误差,得到了均方误差的计算公式,并在适当的条件下,建立了拟回归估计的均方收敛性.     

带有双误差项线性回归模型的鲁棒参数估计

一般的参数估计往往对分布的偏差很敏感,对于带有一个误差项的系统,鲁棒参数估计方法能较好地解决这一问题.这里基于极小极大方法,给出了带有两个误差项线性回归模型的鲁棒参数估计.     

总体均值的分别比率估计方法改进及应用

辅助信息可以在抽样设计和估计量设计两个阶段同时使用,在分层抽样下采用排序集样本代替随机样本,以辅助变量的多个指标线性组合为辅助信息,改进了总体均值的分别比率估计方法,计算了估计量的近似偏差和均方误差,比较了两种不同抽样方法下比率估计的精度.结果表明,改进的分别比率估计均方误差较小.最后借助随机模拟和算例分析进一步验证了结论的可靠性.     

应用极值理论估计种群寿命

具有刻度和形状参数的Weibull分布经常刻画生物种群寿命和可靠性理论中元件寿命.通过极值理论分别提出刻度和形状参数的估计量,并且研究它们的相合性、渐近正态性.具有Weibull分布的平均寿命便容易估计和计算.     

鲁棒估计算子在低层视觉中应用的研究

马尔可夫随机场模型已成功地应用于计算机低层视觉自理领域，在用ＭＲＦ建模的过程吲入鲁棒估计子能增强模型的可靠性，从而提高解的准确性。鲁棒算子在ＭＲＦ建模中具有双重作用，它不仅能减少观测数据中出格点的影响。     

基于双边删失数据生存函数的非参数Bayes估计

关于参数估计问题,Bayes方法已经得到了广泛的研究,而在非参数估计问题中Bayes方法仅仅从1973年才开始受到注意,Ferguson将Dirichlet过程先验应用于多种函数及统计量的非参数Bayes估计。在此基础上,针对右删失数据,Susarla和Van Ryzin,Tsai研究了生存函数的非参数Bayes估计问题。本文进一步讨论了在双边删失场合下生存函数的非参数Bayes估计及相应的大样本性质。     

均匀分布U[θ-a,θ+a]中参数θ的估计简

首先给出了均匀分布U[θ-a,θ＋a]中参数θ的四种点估计量;然后引入了矩估计、最大似然估计,分别计算其期望、方差,来判断四种估计量的无偏性、相合性及有效性;最后,给出了参数θ的区间估计.