相依样本情形下回归函数核估计的强相合性  

Strong Conuergcncy of Kernel Estimators of A Nonparamctric Rcgrcsssion Function Under Dependent Samples

作　　者：秦永松[1] 

机构地区：[1]广西师范大学

出　　处：《工程数学学报》1990年第1期61-66,共6页Chinese Journal of Engineering Mathematics

摘　　要：设(x_i,y_i)。i-1,…,n,是从取值于R^d×R′的随机向量(x,y)中抽取的平稳,φ一混合样本,设E|y|<∞,记m(x)=E(y|X=x},我们在一定的条件下证明了m(x)的如下三种核估计的强相合性,同时对m_a^(1)(x)还讨论了收敛速度。Suppose that (x1, y1), …, (xn, Yn) are stationary and φ-mixing samples drawn from (X, Y)((r, Y)∈Rd×R, E|Y|<∞)). m(x) denotes E(Y|X = x).This paper proves the strong ccnvergency of the following three estimators of m(x) under mils conditions. For mn(1)(x), the convergence rate is given.(1) (2) (3)

关 键 词：相依样本 回归函数 核估计 强相合 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]