随机加权逼近相关论文
最小二乘法(LS)在线性回归分析中是最常用的方法,但是在一些情况下表现不理想,比如稳健性不好等,统计学家提出了许多方法供选择使......
部分线性模型是一半参数同归模型，它比线性模型更加灵活，因为该模型既包含参数分量又包含非参数分量．即响应变量不仅依赖于某些变量的......
二维指数信号模型在统计信号处理和纹理分类中有广泛应用。本文借助回归模型中随机加权逼近的构造方法，给出了二维指数信号模型中参......
响应变量受限(limiteddependentvariable(LDV))模型是一种重要的统计模型，广泛应用于各个领域中，例如计量经济学，生物医学等，本文研究......
把小波光滑方法和随机加权方法结合在一起,获得了半参数回归模型中参数分量的小波估计的随机加权逼近速度为o(n-1/2).因此,从大样......
文［１］、［２］研究了Ｕ—统计量和ＶｏｎＭｉｓｅｓ统计量的随机加权逼近的相合性和一致性逼近速度，本文则研究了它们的非一致性逼近速度．......
研究了一类有渐近展开分布的逼近问题，应用随机加法给出了比正态逼近精度更高的模拟分布。......
考虑多元ＡＲ（１）模型样本均值分布的随机加权逼近问题，得到ｏ（ｎ＾－１／２）的最优精度，从而拓广了随机加权法的应用范围。......
对一般线性回归模型中有关参数估计分布的模拟问题,给出一种随机加权逼近的再构造方法.此法不仅形式简洁,直观意义强,对模型具有稳......
探讨了独立样本情形下U-统计量的分布的渐近展开,在较一般的条件下证明其Edgeworth展开的余项之误差可达到o(n-1/2),并构造精度为o......
为了模拟参数估计的误差分布,研究了固定设计下半参数回归模型中参数估计的误差分布的随机加权逼近问题,构造了参数估计的随机加权......
