强相合相关论文
考虑线性回归模型 (1)其中为未知的维回归参数向量；为已知的维向量,为随机误差. 设为上的函数,的估计定义为满足下......
目的 研究(p)混合误差下回归权函数估计的强相合性.方法 讨论了 (p)-混合序列加权和的强收敛性.结果 在适当的条件下,得到了混合误......
设{yi}是固定在点{xi}的观察值，适合模型yi=g（xi）＋εi．其中g（x）是[0，1]上的未知函数，{εi}是均值为0的随机误差序列．文献中，在{εi}为独立同分......
为了克服非参数回归函数估计的“维数祸根”，Hastie和Tibshirani提出了变系数模型.变系数模型涵盖了一些常用的统计模型，因而引起了......
文[1]、[2]研究了简单回归模型中响应变量受到另一随机变量序列污染时,模型参数和污染系数的估计方法,但在利用误差的不同阶矩估计......
本文研究了误差项是鞅差序列，且满足某种指数矩条件的非参数回归函数的估计．利用鞅的某种指数不等式，得到了其加权核估计的强相合以及......
本文研究了较为一般的非参数回归函数估计的问题．利用传输不等式，获得了参数估计的强相合性，推广了文献[1]、[6]等结果．......
本文讨论了定时截尾样本下三参数Weibull分布修正矩估计（MME）的强相合性.首先证明了修正样本矩的强相合性.然后给出了条件（L）,得出结论......
敏感性试验是很多领域可靠性及安全性评定的基础.按试验规则,有非序贯试验和序贯试验.本文针对位置-尺度模型,基于非序贯设计试验,......
文中对U={θ-1/2，θ＋1/2}上参数θ常用的三个极大似然估计及修正后的极大似然估计，从均方误差角度进行比较，得出了较优的估计，并证明其......
设{Xn, n1}为同分布的NA或PA随机变量序列,f(x)为X1概率密度函数,基于样本X1,X2,…,Xn,本文对密度函数f(x)的核估计进行了讨论,......
该文讨论了U[θ，θ＋1]上参数θ常用的三个极大似然估计及修正后的极大似然估计的均方误差和相合性，并进一步给出了参数θ的UMVUE．......
该文讨论了U[-θ，0]上参数θ的极大似然估计及修正后的极大似然估计的均方误差和相合性，并进一步证明了修正后的极大似然估计还是参......
泊松回归模型常常用于计数数据的研究中,然而在实际数据中零值的比例可能远远大于泊松分布中取零值的概率,而且这些零值通常都有其......
设D（．；．）是一个A型统计深度函数，函数h满足以下条件：对任意正数M（（i） lim ‖x‖→∞ sup ‖xi‖≤m, i =1,…, rh（x;x1 ,…,xr） =0,（ii） limn→∞......
讨论了双参数均匀分布U=[θ1-1/2θ2,θ1＋1/2θ2]中未知参数θ1,θ2的极大似然估计的均方误差和相合性,表明参数θ2修正后的极大似......
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.......
对至多一个刻度参数变点的模型,在运用滑窗方法给出了检测变点存在性的U统计量基础上,进一步研究了变点估计的强相合性以及强收敛......
该文对ρ-混合速度不作任何限制下,获得了Sni= ∑ i=i aniXi的完全收敛性,a.s.收敛性.并将此结果应用于线性回归模型参数β的最小......
文章在随机右截尾样本下，研究了这种生存模型的最大似然估计，证明了参数的最大似然估计的强相合性。......
V．S．M．Campos和C．C．Y．Dorea在2001年提出了关于（E，ξ）上的σ-有限测度v的一般密度函数P（x）的核估计pn（x），其中ECR，ξ是E的一个σ-域，得到了一些结果......
在测度弱收敛的意义下,研究了一般概率测度μ的核估计μn,得到了它的渐近无偏性、强相合性及在给定条件下的收敛速度.......
文章讨论了正态分布中均值与方差变点问题，给出了变点位置的CUSUM型估计，证明了此估计是真实变点位置的强相合估计；与已有文献相比较，......
研究了随机环境下的线性多阶段平行干扰取消接收器的输出信干比.在很弱的条件下,当用户的个数和扩频因子都趋近无穷大,而它们的比......
本文基于二维随机样本{(Xi,Yi),i≥1}的伴随次序统计量Y[r,n],定义了回归函数的核估计,在一定条件下,获得了回归函数核估计的强相......
设（X1,Y1）,（X2,Y2）,…,（Xn,Yn）为从取值于Rd×R1的总体（X,Y）中抽出的n个样本,若E|Y|＜∞,则定义回归函数m（x）=E（Y|X=x）,x∈Rd。如何由上述n个样本......
讨论定时截尾样本下两参数韦布尔分布的矩估计问题.得到了在定时截尾样本下两参数韦布尔分布的矩估计方程,进而得截尾样本的矩估计......
对至多只有一个跳跃度变点τ_O的模型X_i=a＋θI{[nτ_O]〈i≤n}＋ε_i,其中ε_i独立同分布,i=1,…,n.利用滑窗方法给出了强、弱相合性......
对半参数回归模型: Yni=β*tni+g(xni)+εni,1≤i≤n.本文利用最小二乘法和一般非参数统计方法,定义β,g的估计量(^β)n,gn,在误差......
设{yi}是固定在点{xi）的观察值，适合模型yi=g（xi）＋εi．其中g（x）是[0，1]上的未知函数，{εi}是均值为0的随机误差序列．文献[1]中，在{εi}为独立同......
竞争风险数据分析因为其在医学、工程和可靠性中的重要作用。已经成为生存分析研究的中心课题之一。当考虑竞争或交替死亡(失效)时......
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......
本文在广义线性回归中响应变量服从指数型分布且有自然联系的情况下。讨论了模型参数的极大似然估计的相合性条件有关的若干问题。......
对至多只有一个跳-斜度变点的模型,利用滑窗方法研究了独立误差分布条件下变点估计的强、弱相合性,以及强、弱收敛速度等统计推断......
本文考虑具有正态误差假设下混合回归模型的参数估计问题.由于似然函数的无界性,混合回归模型普通的最大似然估计不存在.本文提出......
变点问题自上世纪70年代以来一直是统计中的一个热门话题，目前它不但在工业质量控制（最早产生变点问题统计研究的领域之一）中有广泛的......
讨论了半参数单指标回归模型y=αTx＋g（βTu）＋ε,针对未知向量β,给出了一种不同于单指标投影追踪的估计方法,并证明了估计量α^n以及β......
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