检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:杜雪樵[1]
机构地区:[1]合肥工业大学应用数学力学系
出 处:《合肥工业大学学报(自然科学版)》1998年第3期106-110,共5页Journal of Hefei University of Technology:Natural Science
摘 要:设X和Y分别是d维和1维随机变量,(X,Y)~F(x,y)。(Xj,Yj),j=1,2,…,n为来自(X,Y)的样本。讨论了当样本为平稳φ混合随机序列时,回归函数m(x)=E(Y|X=x)的核估计mn(x)(Nadaraya于1964年提出的)的强一致收敛速度。在其他条件不变的情况下,得出了与独立样本相同时的强一致收敛速度。Assuming that random vector (X,Y)∈Rd×R1 and (X,Y)~F(x,y),the strong uniform convergence rates of kernal estimate mn(x) which was proposed by Nadaraya in 1964 for regression function m(x)=E(Y|X=x) is studied when sample (Xj,Yj)∈Rd×R1,j=1,2,… is a stationary φmixing sequence.The same strong uniform convergence rates as those when sample is an i.i.d. sequence are obtained with the other assumptions unchanged.
分 类 号:O212.1[理学—概率论与数理统计]
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