摘要
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.
Let {(Xi,Yi),i ≥ 1} be a strictly stationary and φ-mixing sample sequence from (X, Y) in R^d × R. The improved recursive kernel estimator of regression function m(x) = E(Y│X = x) isdefined by m^⌒(n)^(2)=[∑(i=1)^nYiI(│Yi│<bi)h(i)^-dK(--(hi)^x-Xi)]/[∑(j=1)^nh(j)^-dk(--(hj)^x-Xj)]. Under suitable conditions, we prove the asymptotic normality of m^⌒(n)^(2).
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2005年第3期293-303,共11页
Chinese Journal of Applied Probability and Statistics
基金
此研究项目得到国家自然科学基金的资助(批准号: 10171079).