非参数回归函数相关论文
似然方法是最重要的统计方法之一.由Owen [Empirical likelihood ratio confidence inter-vals for a single functional, Biometr......
该论文由两部分内容构成,一是关于非参数回归函数之改良的分割估计的逐点强相合性问题,另一部分是关于非参数极大惩罚似然密度估计......
似然函数是统计学中最重要的工具之一,它通常要求已知总体分布的类型,总体分布只依赖于若干个未知参数,当我们对问题的背景所......
在截尾数据下研究非参数回归函数加权核估计的相合性,对强相合性给出一些较弱的充分条件,这些结论较大程度地改进了现有的结论.......
设y1,…,yn是固定点x1,…,xn的n个观察值,适合模型yi=g(xi)+ε1,1≤i≤n.在{εi}为ψ-混合、α-混合、ρ-混合误差序列情形下,得到......
在φ混合的随机误差下,本文研究了固定设计及响应变量有缺失的非参数回归模型中回归函数的经验似然置信区间的构造.首先采用非参数......
利用随机加权法构造非参数回归函数的随机加权统计量，证明了用随机加权统计量的分布去逼近原估计量的误差分布，其精度可达到o(n^-1/(......
在样本序列{(xn，yn)，n≥1)为平稳φ-混合的情况下，研究了回归函数m(x)的最近邻估计m,(x)的强相合性问题，并给出了它在非参数判别中的一......
应用Priestley和Chao提出的一种加权核估计gn（x）=nΣi=1Yixi-xi-1/hnK（x-xi/hn）,在α-混合误差下,讨论了非参数回归函数Yi=g（xi）＋εi（1≤i......
在两两NQD序列误差下讨论Priestly,M.B. 和Chao,M.T.[1]提出的一类给参数回归函数加权核估计的相合性.......
在α-混合误差下讨论Priestly和Chao提出的一类非参数回归函数加权核估计的相合性.对文献[1]中,{εi}为强混合误差序列的情形,添加......
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......
两两NQD序列是一类非常广泛的列，文章利用两两NQD序列的矩不等式，讨论了基于同分布两两NQD样本的非参数回归函数一般权函数的估计，得......
设{（Xi，Yi），i≥1}是从取值于R^d×R^1的总体（X，Y）中抽出的一个i．i．d样本E｜Y｜〈∞，回归函数m（x）=E（Y｜X=x）。文章在简洁合理的条件下，利用截尾数据......
设{（Xi，Yi），i≥1}是从取值于R^d×R^1的总体（X，Y）中抽出的一个i．i．d样本E｜Y｜〈∞。文章在简洁的条件下，利用截尾数据的性质和鞅的有关理论，......
研究了独立或相依样本时非参数回归函数的Nadaraya-Watsorn估计,在简洁合理的条件下,证明了估计量的渐近正态性,获得的结论可在时......
负超可加相依(NSD)随机序列包含负相协(NA)随机序列,且在实际问题中有很多很重要的应用,如在社会科学、金融、保险、精算等都有应......
经验似然是由Owen引入的一种非参数推断方法，主要讨论了相依样本下非参数回归函数的经验似然置信区间。......
构造了固定设计且误差为鞅差序列的相依样本情形非参数回归函数的经验似然比统计量，证明了统计量的极限分布为χ1^2，在此基础上构造......
本论文主要研究经验似然方法的若干应用,包括以下内容：在第一章,我们用经验似然方法来构造相伴样本情况下总体密度函数的置信区间.......
Esary et al首次引进了PA(Positively association)随机变量的概念并研究了PA的性质.由于PA随机变量序列在可靠理论,渗透理论以及......
本文给出回归函数m(x)=E(Y|X=x)满足λ(0<λ≤1)阶Lipschitz条件,且E|Y|~r<∞,r>1时,对m(x)的核估计有同时本文也改善了赵林城、方......
