相依样本下非参数回归函数递推型核估计的渐近分布  

Asymptotic Distribution of a Recurisive Kernel Estimator of a Nonparametric Regression Function Under Dependent Sample

作　　者：秦永松[1] 

机构地区：[1]广西师范大学数学系,桂林541004

出　　处：《应用数学》1995年第1期7-13,共7页Mathematica Applicata

摘　　要：设(X_i,Y_i),1≤i≤n,为来自二元总体(X,Y)的平稳、φ-混合样本,记m(x)E(Y/X=x),m(x)的一种递推型核估计为 本文在一定的条件下证明了依分布收敛于正态分布,其中,x_1,x_2,…,x_(r_0)为R内的r_0个相异点。Let (Xi,Yi),1<i<n,be a stationary and 0-mixing sample drown from a bivariate random variable (X,Y). Denote m(x)=E(Y|X=x). A curisive kernel estimator of m(x) is Under some conditions, this paper shows that is asymptotically multivariate normal, where x1 ,x2,... ,xn are distinct points in R.

关 键 词：相依样本 回归函数 递推型 核估计 非参数回归 

分 类 号：O212.7[理学—概率论与数理统计]