相依样本一类非参数回归函数估计的强相合性  

Strong Convergence of Estimator of a Class of Nonparamctric Regression Function Under Dependent Samples

作　　者：秦永松[1] 

机构地区：[1]广西师范大学数字系

出　　处：《工程数学学报》1991年第4期117-121,共5页Chinese Journal of Engineering Mathematics

摘　　要：设Y_1,Y_2,…,Y_n是在固定点x_1,x_2,…,x_n的n个观察值,适合模型 Y_1=g(x_1)+ε_x,1≤i≤n (1) 这里g是R上的未知函数,{ε_1}为零均值的平稳、φ-混合过程,假定0=x_0≤x_1≤…≤x_(n-1)≤X_n=1。用 g_n(x)=sum from n-1 to ∞n Y_1H_n^(-1)(x_1-x_(x-x)K((x-x_1)/h_n) (2) 作为g(x)[x∈(0.1)]的估计。 本文讨论了g_n(x)的强相合性。Let Y1,Y2 … Yn be n observations at fixed points x1,x2,…,xn, according to the model(1)where g is an unknown function on R and {εi} is a stationary andφ- mixing sequence with zero mean, suppose that = 1 we useas an estimator for g(x)(x∈ (0, 1)).This paper has discussed the strong convergence of gn(x).

关 键 词：非参数 回归函数估计 强相合性 

分 类 号：O212.7[理学—概率论与数理统计]