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可加模型低维分量估计平均偏差的指数界
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作者 王小明 周望 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2000年第3期353-358,共6页
设 (X,Z,Y) ,(X1 ,Z1 ,Y1 ) ,… ,(Xn,Zn,Yn)为取值于 Rp× Rq× R中的i.i.d.随机向量 ,E|Y|<∞ ,Y关于 (X,Z)的回归函数 m (x,z) E(Y|(X,Z) =(x,z) )具有可加结构 :m(x,z) =m1 (x) +m2 (z) .为估计可加分量 ,采用 L inton ... 设 (X,Z,Y) ,(X1 ,Z1 ,Y1 ) ,… ,(Xn,Zn,Yn)为取值于 Rp× Rq× R中的i.i.d.随机向量 ,E|Y|<∞ ,Y关于 (X,Z)的回归函数 m (x,z) E(Y|(X,Z) =(x,z) )具有可加结构 :m(x,z) =m1 (x) +m2 (z) .为估计可加分量 ,采用 L inton &Nielsen(1995 )提出的直接估计法 ,给出了可加分量的最近邻估计和核估计 .在较弱的条件下 ,建立了可加分量最近邻估计和核估计的平均偏差的指数界 . 展开更多
关键词 可加模型 最近邻估计 指数界 平均偏差 低维分量
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