混合序列相关论文
φ-混合序列的概念是由Dobrushin首先在对马氏过程的研究时引入的.φ-混合序列的定义如下,设{χn,n≥1}为一随机变量序列,记Fnm=б......
相依随机变量序列在统计研究、金融分析、随机过程理论等方面有着广泛的应用.本文在几类相依随机变量序列概率不等式的基础上,探究......
概率极限理论是概率论的主要分支之一,也是概率论的其他分支和数理统计的重要基础.在20世纪50年代中期,继独立随机变量和的经典极......
我们在更弱的混合的率下面与有限、无限的秒时刻为静止混合随机的变量的和建立强壮的不变性原则。一些更早的结果被改进。作为应用......
概率极限理论是概率论的主要分支之一，也是概率论的其他分支和数理统计的重要基础。前苏联著名的概率统计专家Kolmogorov曾说过：概率......
概率极限理论是概率论的主要分支之一，是概率论的其他分支和数理统计的重要基础.对于随机变量序列有很多的收敛性质，如：依分布收敛，几......
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就随机信号的情形对 -混合噪声情况进行信号检测 ,给出了最不利密度函数及最佳的Robust- M检测器 ,计算机模拟结果表明 ,此检测......
水文量组成的时间序列,是由多种成分构成的混合序列。其中的趋势成分尤为重要。重新将趋势定义为波浪的上升段和下降段,用图解法显......
推广性能是机器学习理论研究的主要目的之一。为了研究相依序列下采用ERM算法的学习机器的推广性能,本文基于β-混合序列建立了采......
该文是在攻读硕士学位期间完成的,全文共分三章:第一章是有关可交换随机变量序列强极限定理的一些内容.可交换性概念最早由De Fine......
全文共分三章. 第一章是关于ψ-混合随机变量序列的收敛性质.自从Dobrushin(1965)对马氏过程引入了ψ-混合的定义之后，有许多学......
本文主要分三部分，分别讨论了在随机误差的不同相依情况下，不同模型的S-估计的大样本性质。 在第一部分中，对于线性回归模型：yi=xiT......
本文主要讨论在二阶矩限制下Hajek-Renyi型不等式，并给出了不等式在PA序列、NA序列、Lr-混合序列场合下的应用，推广了PrakasaRao......
学习问题就是利用经验数据从给定函数集寻找待求的函数依赖关系的问题.其核心问题之一就是分析处理学习问题的各种方法(或算法)的......
本文探讨是一类相依随机变量序列--()混合序列，它是包括了独立随机变量序列在内的一种较广泛的随机变量序列，并且()混合与通常的()混......
概率论这门专业是从数量方面研究随机现象规律的数学分支学科. 随机性只有在大量的观测或试验中才可以显现出来. 我们为了研究大量......
常用的单核学习算法不仅无法自动实现最优核的选取，而且只能处理同一种类型数据输入的学习问题。然而，多核学习算法能够自动实现核选......
本文对随机变量组(序)列的收敛性和精确渐近性进行了研究。主要内容包括：
第一章研究了具有很强的应用背景的混合鞅的最大值不......
已经研究了关于独立随机变量的概率极限理论．但是由于在许多实际问题中，样本往往都是不独立的．于是，相依序列极限理论成为概率论研究的......
考虑以下非线性模型
yi=f(xi,θ)+ei,i=1,2,…,n其中θ为—P维未知参数，xi为q维已知向量，f为已知函数，ei为不可观测的随机误差，yi......
相依序列极限理论在金融、统计、保险、自然科学、工程学以及可靠性分析等领域都有着重要的应用，因此，突破独立条件限制来对相依随机......
本文提供一条处理相依样本的新途径.建立了强混合相依变量加权和的收敛性.作为它的应用,考虑回归模型,给出回归函数非参数的强相合......
讨论了不同分布^-ρ混合序列加权和的完全收敛和强收敛,推广了Stout和Thrum定理。...
我们在文中给出了一个有用的引理，借助于该引理得到了混合序列的强大数律，所得结果改进了以前的结论。......
讨论了混合序列部分和的强收敛性，所得结果推广和改进了文献[1]、[2]，并推广了Marcinkiewicz强大数律．......
【正】 在测试碟、煲机碟、消磁碟这几种工具碟中,我认为对一般发烧友来说,消磁碟是最重要的。因为它可以直接提高你整套音响系统......
给出ρ混合、ψ混合序列的完全收敛和强收敛的充分条件，所得结论推广和改进了文献「１～３」的部分结论，推广并部分改进独立同分布的结果。......
介绍了向量间的投影，并分别针对三角模糊数序列、区间数和三角模糊数混合序列提出了其投影算子，并证明了投影算子满足线性变换性质，为......
让 { X， X n， n ≥1 } 是严格地静止的 φ-mixing 的一个序列在正常法律的吸引力的域的积极随机的变量。在一些合适的条件......
研究了矩限制的φ－混合或强混合随机变量序列加权和强收敛速度问题，在关于混合系数趋于零的速度的适当限制下，所得结果达到了鞅差序列......
讨论了一定条件下的φ-混合、ψ-混合随机变量序列是Sp系统，通过建立φ-混合、ψ-混合序列的矩不等式，研究了Sp系统的强收敛性，将独立......
设{Xn,n≥1}为混合序列.利用随机变量的截尾方法,研究了混合序列的几乎处处收敛性,并得到一些新的结果,推广和改进了独立序列......
本文根据关于φ一混合序列几乎处处不变原理的一些结果(参见邵[1]及邵[2]),出得了相应的更新过程的一些不变原理.作为应用;得到了......
推广性能是机器学习理论研究的主要目的之一。为了研究相依序列下采用ERM算法的学习机器的推广性能，本文基于β-混合序列建立了采用......
研究了ρ混合,φ混合和ψ混合样本线性模型中的M估计,在较弱的矩条件和混合系数条件下,获得了M估计是强相合的充分条件。与相应结......
文章在样本序列（X1，Y1）,（X2，Y2），…，（Xn,Yn）取值于R^d×d^1上同分布的α混合随机向量序列的情形下，研究了非参数回归函数m（x）=E（Y｜X=x）基于分割......
本文讨论了非独立随机变量序列｛ｘｎ．ｎ≥１｝的Ｍａｒｃｉｎｋｉｅｗｉｃｚ强大数定律，对鞅差序列，－混合序列给出了ｓｎ／ｎ１／ｒ→０ａ．ｓ．的充分条件。......
设{X（k，i）；k≥1，i≥1}是一随机变量组列，令{pn；n≥1}是一正整数序列，满足c1≤n/pn≤c2，其中c1，c2是正实数.假设{Xk，i；k≥1，i≥1）满足一些相依条件......
假设线性过程Xt=∑∞j=0｜aj｜＋ξt-j,t≥1,其中{ξt,t∈Z}为一零均值的混合序列,{aj,j≥0}为一实数序列,满足∑∞j=0j｜aj｜〈∞,{ani,1≤i......
在ρ-混合序列下，运用矩不等式讨论VaR核估计υ^^p,h的强收敛性和Bahadur表达，得到2个a，s．收敛定理.......
考虑非参数回归模型Yi=r(ti)+εi,其中ti为固定设计点列，{εi}为ρ混合相依随机变量，本文用小波方法建立r(t)的估计r(t)，并讨论了它的......
设{Xn,n≥1}为同分布ρ-混合序列,EX1=0,{an,n≥1}为正实数序列,An=n∑k=1 ak↑∞(n→∞),考虑Jamison型加权和Tn=1/An∑k=1 akXk,......
分别在完全样本和删失样本下，当误差为独立或混合序列时，获得了非参数回归函数加权核估计的r阶矩收敛速度．......
研究α－混合序列加权和的强大数律，并将这些结果应用于Ｐｒｉｅｓｔｌｅｙ，Ｍ．Ｂ．和Ｃｈａｏ，Ｍ．Ｔ．（１９７２）提出的非参数回归函数加权核估计，获得较理想结论。......
