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相依样本下非参数回归函数估计的强收敛速度

Strong Consistence Rate of Estimator of a Nonparametric Regression Function under Dependent Samples
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摘要 设(X,Y),(X_1,Y_1,),…,(X_n,Y_n)是一个平稳、φ—混合过程((X,Y)∈R^d×R,E|Y|^(s+δ)<∞,s≥2,δ>0),用m(x)记E{Y|X=x},本文讨论了m(x)的如下估计m_n(x)的强收敛速度: Suppose that(X,Y),(X_1,Y_1),…,(X_n,Y_n) is a stationary and φ-mixing process((X,Y)∈R^d×R, E\Y\^(s+δ)<∞, s≥2, δ>0). Let m(x) denote E{Y\X=x}. This paper discusses the strong convergence rate of the estimator m_n(x) of m(x), wherem_n(x) =sum from i=1 to n h_i(-d)Y_iK((X_i-x)/h_i)/sum from j=1 to m h_j^(-d)K((X_j-x)/h_j).
作者 秦永松
出处 《应用数学》 CSCD 北大核心 1991年第2期71-75,共5页 Mathematica Applicata
关键词 回归函数 强收敛速度 相依样本 Nonparametric regression function Strong consistence rate Dependent samples
  • 相关文献

参考文献3

  • 1柴根象.相依样本分布函数、回归函数的非参数估计的强相合性[J]系统科学与数学,1988(03).
  • 2陆传荣.相依样本情形误差方差估计的强逼近[J]科学通报,1985(17).
  • 3卢昆亮.密度的混合偏导数的核估计及其收敛速度[J]系统科学与数学,1982(03).

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