改良核估计

作品数：17被引量：19H指数：2
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相依函数型数据递推改良核回归估计的收敛性
《合肥学院学报（自然科学版）》2012年第3期24-28,共5页汪超 李玥 
合肥学院2011年度科研发展基金一般项目(11KY06ZR)资助
研究了基于相依函数型数据非参数回归函数算子的估计问题,构造了非参数回归函数算子递归改良核估计,利用非参数函数型渐近理论,对估计量进行分解,建立了其递归改良核估计在α-混合相依函数型数据下的几乎完全收敛性及其收敛速度,推广了...
关键词：Α-混合 递推改良核估计 函数型数据 几乎完全收敛速度 
ρ-混合下回归函数改良核估计的渐近正态性
《高师理科学刊》2010年第1期40-43,共4页周兵 潘丽静 
利用混合序列基本不等式,把φ-混合样本下回归函数改良核估计的渐近正态推广到了ρ-混合样本情形.所得结果对条件的要求要比φ-混合样本情形的弱.
关键词：回归函数 改良核估计 Ρ-混合 渐近正态性 
α-混合下回归函数改良核估计的渐近正态性
《金陵科技学院学报》2008年第2期1-6,共6页彭小智 张文峰 
设{(Xi,Yi),i≥1}是从取值于Rd×R的总体i≥1中抽取的严平稳、α-混合样本。回归函数m(x)=E(Y|X=x)改良的递归核估计定义为:m2n(x)=∑ni=1YiI(|Yi|
关键词：回归函数 改良的递归核估计 Α-混合 渐近正态性 
φ-混合下回归函数改良核估计的渐近正态性被引量：2
《应用概率统计》2005年第3期293-303,共11页李倩茹 梁汉营 
此研究项目得到国家自然科学基金的资助(批准号: 10171079).
设{(Xi,Yi),i≥1}是从取值于Rd×R的总体(X,Y)中抽取的严平稳、φ-混合样本.回归函数m(x)=E(Y|X=x)改良的递归核估计定义为本文在适当的条件下,讨论了mn(2)(x)的渐近正态性.
关键词：回归函数 改良的递归核估计 Φ-混合 渐近正态性 
相依样本下回归函数核估计的强相合性被引量：1
《曲阜师范大学学报（自然科学版）》2005年第1期11-14,共4页赵霞 李学芳 
国家自然科学基金 (10 4710 76);山东省社科规划研究项目 (0 4DJJ3 1);教育部人文社科基金 (0 2JA790 0 5 );科技重点项目 (10 40 5 3 )
在一定条件下得到了样本平稳 ρ_mixing下非参数回归函数改良核估计的强相合性 ,所得结果对混合速度的要求要比样α_mixing ,φ_mixing本相依下对混合速度的要求来得弱 .
关键词：回归函数 改良核估计 强相合性 
回归函数改良核估计的收敛速度
《重庆大学学报（自然科学版）》2002年第7期49-52,共4页王洪春 
重庆师范学院基金资助项目
回归函数的核估计在通常情况下需要核函数具有有界支撑 ,随机变量Y要求具有l阶矩 ,其中l>1。在核函数改进为包括无界支撑甚至不可积 ,并且去掉了对Y的矩的其它要求的情形下 ,讨论了回归函数改良核估计在完全样本及在删失样本情形下的收...
关键词：改良核估计 回归函数 收敛速度 
非参数回归函数改良核估计的正态逼近速度和重对数律
《山东大学学报（理学版）》2002年第3期210-213,共4页赵霞 
国家教育部博士点基金资助项目 (2 0 0 0 0 42 2 14 )
把已有的误差分解式推广到改良情形 。
关键词：回归函数 改良核估计 正态逼近速度 重对数律 
φ-混合下回归函数改良核估计的一致强相合速度
《同济大学学报（自然科学版）》2001年第5期584-588,共5页余胤 钱伟民 
考虑非参数回归模型Yi=r(Xi) +εi,1≤i≤n ,(Xi,Yi)是 φ -混合的随机变量 ,取值于R×R ,且 (Xi,Yi)d=(X ,Y) ,考虑回归函数r(x) = (Yi｜Xi=x)的改良核估计的一致强相合速度 .在与独立随机变量情形Nadaraya -Watson估计的结论相近的条...
关键词：一致强相合速度 非参数回归 Φ-混合 改良核估计 
回归函数改良核估计的渐近分布被引量：6
《应用概率统计》2001年第1期81-87,共7页赵霞 
设（Ｘ１，Ｙ１），…，（Ｘｎ，Ｙｎ）是来自二元总体（Ｘ，Ｙ）的样本，若ＥＹ＜∞，则回归函数ｍ（ｘ）＝Ｅ（Ｙ｜Ｘ＝ｘ）存在．在本文中，考虑ｍ（ｘ）的改良核估计：其中 Ｋ是一元概率密度， ０＜ ｈｎ→ ０； ０＜ ｂｎ→∞（ｎ...
关键词：回归函数 改良核估计 渐近分布 随机样本 
截尾样本下回归函数改良核估计的强相合性被引量：1
《应用概率统计》2000年第4期379-390,共12页胡玉萍 薛留根 
国家自然科学基金;北京市自然科学基金资助项目(22304100113016; 1992005).
设（Ｘｉ，Ｙｉ），ｉ＝１，…，ｎ是从取值于Ｒｄ × Ｒ１的随机向量（Ｘ，Ｙ）中抽取的ｉ．ｉ．ｄ．样本；Ｅ（Ｙ）＜∞，而以ｍ（ｘ）＝Ｅ（ＹＸ＝ｘ）表示回归函数．在截尾情况下，观察到的不是诸Ｙｉ本身，而是Ｚｉ＝ ｍｉｎ（Ｙｉ...
关键词：截尾数据 回归函数 改良核估计 强相合性 I.I.D样本 
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