【统计中核估计的收敛性问题】.pdf
目录 中文摘要 ostratAcknowledgement 前言 第一章非参数回归函数遂归型改良核估计 的渐近正态性一 引言与主要结果 引理及其让明 定理的证明.第二章强混合下自变量带误差的非参数回 归函数估计 引言 有关假设及引理 定理及其证明 第三章相依样本条件密度双重核估计的渐 近分布 混合条件密度双重核估计的渐近 分布 泥合条件密度递归双重核估计的 g 渐近分布 参考文献
ABSTRACT In this paper,conwergerce properties fnonparametric estimatons fregresron function,Conditional density In chapter one,aymptotic normaltytheinprved recurive kernelestimators ofthenonparametricregresion functionisprovedforii.d.
前 言 设(x,y),(xn,y)是RxR上随机向量(x,y) 中抽取的n了样本。若E1y<∞,则几乎对所 有的,m)=E(Y1x)有定义,我们就称mα) 为Y关于约回归函数。如何构造m的佑计 m(x,Xi,Xn;y一yn)人及mn(x)在某种意义下的性 质等这类非参数估汁问题及其应用在近二、三十 穿的发展过程中,已逐步成为一了引人注目的 领域.核佑计最先是由Watson[1]和Nadaraya [2]于 K为R中概率密度,0