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非线性自回归模型误差密度估计的Berry-Esseen界

Berry-Esseen Bound for Error Density Estimatorsin Nonlinear Autoregressive Models
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摘要 考虑非线性自回归模型X i=rθ(X i-1,…,X i-s)+εi,其中:θ为q维未知参数;{εi}为独立同分布的随机误差,且均值为0、方差为σ2.在适当的假设条件下,给出非线性自回归模型误差密度估计的Berry-Esseen界. We consider the nonlinear autoregressive model X i=rθ(X i-1,…,X i-s)+εi,whereθis a q-dimensional unknown parameter,{εi}is an independent a nd identically distributed random error with a mean of zero,and a variance ofσ2.We give the Berry-Esseen bound for error density estimator s in nonlinear autoregressive models under appropriate assumptions.
作者 刘天泽 张勇 谭希丽 LIU Tianze;ZHANG Yong;TAN Xili(College of Mathematics and Statistics,Beihua University,Jilin 132013,Jili n Province,China;Institute of Mathematics,Jilin University,Changchun 130012,China)
出处 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2021年第1期49-54,共6页 Journal of Jilin University:Science Edition
基金 国家自然科学基金(批准号:11771178).
关键词 非线性自回归模型 核密度估计 BERRY-ESSEEN界 nonlinear autoregressive model kernel density estimator Berry-Esseen bound
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