嵌套数据下密度核估计的r阶均方相合性

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作者 魏连锁 张良勇 董晓芳 《高师理科学刊》 2008年第2期25-27,共3页

密度核估计是一种具有广泛应用领域的非参数统计方法,在Parzen给出的一个基本引理的基础上,给出嵌套数据结构下密度核估计的r阶均方相合性及一致均方相合性.

关键词 密度核估计 r阶均方相合性 一致r阶均方相合性

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独立样本核密度估计的r阶均方相合性及收敛速度 被引量：3

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作者 熊丹 《数学杂志》 CSCD 北大核心 2004年第3期303-306,共4页

本文旨在讨论并改进独立样本核密度估计的大样本性质 .本文在改进Parzen(196 2 )给出的一个基本引理的基础上得出了独立样本核密度估计的r阶均方及一致均方相合性和收敛速度 .此结果是文献

关键词 核密度估计 r阶均方相合性 一致r阶均方相合性

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误差为线性过程时回归模型估计的均方相合性 被引量：3

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作者 胡舒合 朱春华 《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 2000年第3期18-22,共5页

对于回归模型 Yni =g(xni) +εni,1≤i≤n ,g为未知函数 ,εni 为随机误差 ,用gn(x) =∑ni=1Wni(x,xn1 ,… ,xnn)Yni 估计g(x) ,在误差是一个弱平稳线性过程时 ,获得了gn(x)的均方相合性及一致均方相合性。

关键词 线性过程 回归模型 均方相合性 误差 估计

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线性过程误差下概率密度函数核估计的均方相合性 被引量：2

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作者 凌能祥 《纯粹数学与应用数学》 CSCD 2004年第2期99-102,共4页

设{Xt,t≥1}为一单边线性平稳过程序列,具有共同的未知密度函数f(x),本文定义通常的f(x)的核估计,在适当条件下,证明了其均方相合性.

关键词 密度函数核估计 线性过程序列 均方相合性

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鞅差误差下纵向数据半参数模型的均方相合性

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作者 范国良 李帅 唐仕冰 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期765-768,共4页

文章考虑了误差为鞅差序列下的纵向数据半参数回归模型,基于广义最小二乘法和非参数权函数方法分别给出了模型中未知参数β和未知函数g(.)的估计,在适当条件下,证明了β和g(.)估计量的均方相合性。

关键词 鞅差 纵向数据 半参数回归模型 均方相合性

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M-Z型序列密度估计的均方相合性和强相合性 被引量：1

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作者 唐干武 《桂林师范高等专科学校学报》 2001年第3期96-97,共2页

给出 p阶 M-Z型随机变量序列的密度核估计的均方相合性和强相合性 ,并在独立情形下也讨论了有关结论。

关键词 p阶M-Z型序列 密度核估计 均方相合性 强相合性

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α-混合误差下纵向数据半参数回归模型的均方相合性

7

作者 李帅 范国良 唐仕冰 《南通大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第3期61-65,共5页

考虑误差为α-混合序列下的纵向数据半参数回归模型.基于广义最小二乘法和非参数权函数方法分别给出了模型中未知参数β和未知函数g(·)的估计.在适当条件下,证明了β和g(·)的估计量的均方相合性.

关键词 α-混合误差 纵向数据 半参数回归模型 均方相合性

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PA误差下半参数回归模型估计的均方相合性

8

作者 李佳 李永明 《上饶师范学院学报》 2013年第3期10-14,18,共6页

对于半参数回归模型yi=xiβ+g(ti)+ei,1≤i≤n,利用最小二乘法和一般加权方法,定义了β,g(的估计量βn,gn(t).在误差为PA序列时,证明了βn,gn(t)的均方相合性.

关键词 半参数回归模型 PA序列 均方相合性

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NA列的密度估计的相合性和中心极限定理

9

作者 唐干武 《广西师院学报（自然科学版）》 2000年第2期18-21,共4页

该文给出了 NA序列的密度核估计的均方相合性和强相合性 ,并对强平稳 NA序列 ,在一定的条件下 ,得到了

关键词 NA序列 密度核估计 均方相合性 强相合性 中心极限定理 核函数

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固定设计下权函数估计的相合性 被引量：1

10

作者 欧阳资生 《杭州大学学报（自然科学版）》 CSCD 1998年第2期1-7,共7页

本文在随机右删失场合下讨论了固定设计下回归函数估计的渐近无偏性、弱相合性、强相合性和均方相合性．

关键词 权函数估计 强相合性 均方相合性

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鞅差误差下简单线性EV回归模型最小二乘估计的相合性 被引量：1

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作者 陈天衡 范国良 《安徽工程大学学报》 CAS 2014年第2期82-85,共4页

研究了误差为鞅差序列条件下的线性EV(errors-in-variables)回归模型.利用最小二乘估计方法对模型中β和θ进行估计,证明了估计量的强相合性和均方相合性,从而推广了线性EV回归模型已有的相关结论.

关键词 鞅差 EV回归模型 均方相合性 强相合性 最小二乘估计

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可估函数岭估计的一个结果

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作者 颜贵兴 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2001年第3期236-238,共3页

在不要求 Sn 的逆存在的情形下 ,给出了可估函数岭估计的弱相合性与均方相合性等价的条件 .

关键词 可估函数 岭估计 弱相合性 均方相合性 线性模型 最大特征根

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谱密度矩阵的对称谱窗估计

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作者 刘学圃 《衡阳师范学院学报》 1986年第1期1-13,共13页

在平稳时间序列的谱分析中,估计谱密度的方法很多,谱窗估计法是常用的一种方法。采用这种方法的关键是选择好的窗函数,同时要控制窗口的大小——窗函数平滑周期的范围。评选窗函数要有一个好坏的标准,例如谢衷洁与程乾生[1]以分瓣率的... 在平稳时间序列的谱分析中,估计谱密度的方法很多,谱窗估计法是常用的一种方法。采用这种方法的关键是选择好的窗函数,同时要控制窗口的大小——窗函数平滑周期的范围。评选窗函数要有一个好坏的标准,例如谢衷洁与程乾生[1]以分瓣率的高低作为评选时窗函数的标准来寻找最佳的时窗函数;作者在[3]和[4]中,适当控制某种对称窗口的大小,可使谱密度估计量具有渐近无偏和均方相合等优良性质,而对时间序列本身不作正态分布的假定。本文引进一个对称的谱窗矩阵函数来讨论多维平稳时间序列的谱窗估计。用这种窗函数来平滑周期图所得到的谱密度矩阵的估计量具有渐近无偏性和均方相合性,同时对偏的大小和渐近方差的阶进行了估计,得到了明显的解析表示式,所有结论都是在时间序列不必为高斯的情况下得到的。Hannan[5]、Rosenblatt[8]及作者[3][4]的有关结果可视为本文相应定理的特例。 展开更多

关键词 谱密度矩阵 平稳时间序列 时窗函数 对称谱 平滑周期 矩阵函数 估计量 均方相合性 渐近无偏性 平稳序列

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