回归函数核估计的随机加权法  

RANDOM WEIGHTING METHOD FOR THE KERNEL ESTIMATOR OF REGRESSION FUNCTION

作　　者：薛留根[1] 胡玉萍[2] 

机构地区：[1]北京工业大学应用数理学院,北京100022 [2]郑州大学北校区数力系,郑州450002

出　　处：《系统科学与数学》2001年第1期9-22,共14页Journal of Systems Science and Mathematical Sciences

基　　金：自然科学基金; 教育部高等学校骨干教师资助

摘　　要：本文利用随机加权法的思想，构造了回归函数 ｇ（ｘ）的核估计ｈｎ（ｘ）的随机加权统计量，证明了用随机加权统计量的分布逼近原估计量的误差分布的精度可达到或，其中０＜Ｍｎ→作为应用，我们也构造了（ｘ）和ｇ（ｘ）的置信区间．In this paper, the random weighting statistic of the kernel estimator of regression function g(x) is constructed by the random weighting method. We prove that the random weighting approximation can attain the accuracy of , where We also construct the confidence intervals of and g(x).

关 键 词：回归函数 核估计 随机加权法 非参数回归模型 

分 类 号：O211[理学—概率论与数理统计]