【几类回归函数非参数估计量的相合性】.pdf
目录 摘要 ABSTRACT-前言-ACKNOWLEDGAIENTS 第一章删失样本下回归函数两类估计的强相合性 1回归函数改良近邻估计的强相合性 2混合序列回归函数核估计的强相合性 第二章相依样本下非参数回归函数一估计量的强收敛速度-18 第三章固定设计下回归函数加权核估计的相合性 1独立及混合序列下加权核估计的均方相合性 -27 2鞅差序列和负相伴序列加权核估计的相合性 -31 参考文献-
ABSTRACT Thisthesisstudiestheconsistencyofsomeforms ofnonparametric regression function estimates。In Chapter one,under random censorship,we separately give the strong consistency of theimproved nearest neighbor estimate and the other three kernel estimators based on?-mixing samples。
而本文则讨论了当为同分布混合样本时m(x)的 Inn 强收敛速度为 其中0<0<1,进一步又讨论了m(x)的 nh 改良形式 F(x。)-F(X,)、m(x)=)F(F,-≤b)nh.hn Inn b.co(n.co)的强收敛速度也为.0<0<1 本文第三章还考察了模型Y,=g(x.+e,i=1.,n,其中g是R 上的未知函数,{e}为零均值r.vs,且假定0=x