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相依样本时条件密度双重核估计的渐近正态性 被引量:1

Asymptotic Normality of Double Kernel Estimator of Conditional Density for Dependent Variables
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摘要 本文证明了孙东初在[3]中提出的条件密度双重核估计f_n(y|x)在样本为(?)-混合时的渐近正态性. In this paper we prove asymptotic normality of double kernel estimator of conditional density fn(y|x) for (?)-mixing random variables.
作者 钱莲芬
机构地区 杭州大学数学系
出处 《杭州大学学报(自然科学版)》 CSCD 1991年第1期7-15,共9页 Journal of Hangzhou University Natural Science Edition
基金 国家自然科学基金资助项目。
关键词 条件密度函数 条件密度双重核估计 Φ-混合 渐近正态性 conditional density function double kernel estimator of conditional density φ-mixing asymptotic normality
  • 相关文献

参考文献2

  • 1孙东初,应用概率统计,1985年,1期,95页
  • 2林正炎,军事医学科学院院刊,1983年,28卷,12期,709页

同被引文献4

  • 1孙东初.条件密度的强相合的双重核估计[J]应用概率统计,1985(02).
  • 2Zhao Lincheng,Liu Zhijun. Strong consistency of the kernel estimators of conditional density function[J] 1985,Acta Mathematica Sinica(4):314~318
  • 3Gérard Collomb. Propriétés de convergence presque complète du prédicteur à noyau[J] 1984,Zeitschrift für Wahrscheinlichkeitstheorie und Verwandte Gebiete(3):441~460
  • 4薛留根,郭利州.条件密度双重核估计的渐近分布[J].工程数学学报,1989,6(1):59-65. 被引量:11

引证文献1

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