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检索条件"作者=秦永松"
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Blockwise Empirical Likelihood Method for Spatial Dependent Data
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应用数学 2025年 第1期38卷 47-63页
作者: TANG Jie ZOU Yunlong QIN Yongsong LI Yufang School of Statislics Beijing Normal UniversityZhuhai 519000China School of Mathematics and Statistics Guangxi Normal UniversityGuilin 541006China
Existing blockwise empirical likelihood(BEL)method blocks the observations or their analogues,which is proven useful under some dependent data *** this paper,we introduce a new BEL(NBEL)method by blocking the scoring ... 详细信息
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相依样本下非参数回归函数递推型核估计的渐近分布
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应用数学 1995年 第1期8卷 7-13页
作者: 秦永松 广西师范大学数学系 桂林541004
设(X_i,Y_i),1≤i≤n,为来自二元总体(X,Y)的平稳、φ-混合样本,记m(x)E(Y/X=x),m(x)的一种递推型核估计为 本文在一定的条件下证明了依分布收敛于正态分布,其中,x_1,x_2,…,x_(r_0)为R内的r_0个相异点。
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截断数据下非参数回归函数估计的强相合性
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应用概率统计 1993年 第4期9卷 350-355页
作者: 秦永松 广西师范大学 桂林541004
本文给出了截断数据下非参数回归函数m(x)=E(Y\X=x)的两种估计.在一定的条件下证明了第一种估计的强相合性且给出了第二种估计的强收敛速度.
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部分线性模型参数的经验似然比置信域(英文)
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应用概率统计 1999年 第4期15卷 363-369页
作者: 秦永松 中国科学技术大学统计与金融系 合肥230026
本文构造了部分线性模型参数的经验似然比置信域,为部分线性模型的研究提供了一种新途径.
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一类非参数回归函数估计的性质
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应用数学 1990年 第4期3卷 56-63页
作者: 秦永松 广西师范大学数学系
设Z_(11),z_(12),…,Z_是在固定点(x_i,y_1),1≤≤n_1,1≤j≤n_2,的n_1n_2个观察值,适合模型 Z_(ij)=g(x_i,y_j)+ε_(ij),1≤i≤n_1,1≤j≤n_2。(1) 本文给出了g的一种估计并讨论了估计的性质。
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条件分位数和条件密度的经验似然置信区间
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数学年刊(A辑) 1999年 第3期20A卷 333-342页
作者: 秦永松 中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室 合肥230026
本文首次把经验似然引入非参数回归模型,分别得到了条件分位数和条件密度的经验似然置信区间。
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相依样本下非参数回归函数估计的强收敛速度
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应用数学 1991年 第2期4卷 71-75页
作者: 秦永松 广西师范大学数学系 桂林541004
设(X,Y),(X_1,Y_1,),…,(X_n,Y_n)是一个平稳、φ—混合过程((X,Y)∈R^d×R,E|Y|^(s+δ)0),用m(x)记E{Y|X=x},本文讨论了m(x)的如下估计m_n(x)的强收敛速度:
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条件分位数的经验似然置信区间
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数学年刊(A辑) 2000年 第2期1卷 231-240页
作者: 秦永松 苏淳 中国科技大学火灾科学国家实验室 合肥230026 中国科学技术大学统计与金融系 合肥230026
本文利用经验似然思想分别讨论了不含附加信息和含附加信息时条件分位数的置信区间的构造,并考虑了一类检验问题,证明了检验的渐近功效随信息量的增加而非降.
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非参数回归函数混合型估计的均方收敛性
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应用概率统计 1992年 第1期8卷 83-87页
作者: 秦永松 广西师范大学
Stone提出了用权函数法与最小二乘法结合起来估计回归函数m(x)=E(Y|X)的方法并研究了估计的弱相合性;赵江研究了这种估计的均方相合性,其中要求E|Y|^(8d+8)<∞。本文给出一种改进的混合型估计,在只要求EY^2<∞且其它条件与[2]相同的情... 详细信息
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三类密度估计收敛速度的比较
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数学杂志 1991年 第3期11卷 256-260页
作者: 秦永松 广西师范大学
为估计某未知密度函数,我们有三种常用的估计法——最近邻法、核估计法和经验密度法。对前两类估计法,陈希孺给出了最好的强收敛速度。本文用向 Brownianbridge 强逼近的方法证明了经验密度估计也可达到上述收敛速度,且所需条件比[2]稍弱。
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