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相依数据非参数核估计的收敛速度

Convergent Rate of Nonparametric Kernel Estimate under Mixing Dependent Data
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摘要 在非参数和半参数模型中,不论数据是独立的还是相依的,都涉及到对未知均值函数或者对某函数的未知条件期望的估计。文章针对这一问题,在数据为混合相依的条件下,给出一般函数条件数学期望的估计,并讨论了它的收敛速度。 In nonparametric model or parametric model, the estimate of unknown mean function or of unknown condition of some function is always considered either under independent data or under dependent data. In this paper,the author gives a solution for this problem and discusses the convergent rate of nonparametric kernel estimate under mixing dependent data.
作者 张日权
出处 《苏州科技学院学报(自然科学版)》 CAS 2003年第1期8-12,25,共6页 Journal of Suzhou University of Science and Technology (Natural Science Edition)
关键词 非参数模型 半参数模型 β-核估计 混合相依 收敛速度 数学期望 统计分析 nonparametric model semi-parametric model β-Kernel estimate mixing dependent data convergent rate
  • 相关文献

参考文献2

  • 1安鸿志著..时间序列的分析与应用[M].北京:科学出版社,1983:344.
  • 2陆传荣,林正炎著..混合相依变量的极限理论[M].北京:科学出版社,1997:384.

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