强混合误差回归函数小波估计的Berry-Esseen界  

Berry-Esseen Bounds for Wavelet Estimator of Regression Function under Strong Mixing Process

作　　者：李永明[1] 韦程东[2] 

机构地区：[1]上饶师范学院数学系,江西上饶334001 [2]广西师范学院数学科学学院,南宁530023

出　　处：《数学物理学报（A辑）》2009年第5期1453-1463,共11页Acta Mathematica Scientia

基　　金：国家自然科学基金(10161004);江西省自然科学基金(2008GZS0046);江西省教育厅科技项目(GJJ09375);广西自然科学基金(0832108)资助

摘　　要：设回归模型Y_(ni)=g(t_(ni))+ε_(ni),i=1,…,n,其中{t_(ni)}为固定设计点列,g(·)是定义在[0,1]上的未知函数,{ε_(ni)}为随机误差.该文主要讨论了误差为强混合序列情形下,回归函数g(·)小波估计的Berry-Esseen界,其界可达O(n^(-1/6)).Consider the nonparametric regression model Y（ni）=g（t（ni）） ＋ε（ni）（i = 1,...,n） with wavelet method,where the design points {t（ni）} are known and nonrandom,g（.） is an unknown function defined on the closed interval[0,1],and {ε（ni）} are strictly stationary strong mixing processes.Under appropriate conditions,we derive Berry-Esseen bounds for wavelet estimator of g（.）.As a corollary,we give the Berry-Esseen bounds that can attain O（n^（-1/6））.

关 键 词：小波估计 固定设计回归模型 强混合序列 BERRY-ESSEEN界 

分 类 号：O211.4[理学—概率论与数理统计]