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主题

  • 7 篇 回归函数估计
  • 2 篇 强相合性
  • 1 篇 局部多项式估计
  • 1 篇 自然科学版
  • 1 篇 生物学特性
  • 1 篇 总目
  • 1 篇 最优收敛速度
  • 1 篇 随机截尾
  • 1 篇 昆明
  • 1 篇 全样本
  • 1 篇 非参数回归
  • 1 篇 门限估计
  • 1 篇 一致强相合
  • 1 篇 收敛系统
  • 1 篇 渐近正态
  • 1 篇 收敛速度
  • 1 篇 重对数律
  • 1 篇 非参数
  • 1 篇 不完全性
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机构

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  • 1 篇 department of ma...
  • 1 篇 北京大学
  • 1 篇 东北师范大学
  • 1 篇 school of mathem...
  • 1 篇 广西师范大学
  • 1 篇 湖南工业大学
  • 1 篇 宁波师范学院
  • 1 篇 哈尔滨工业大学
  • 1 篇 school of statis...

作者

  • 2 篇 张双林
  • 1 篇 沙秋英
  • 1 篇 jiancheng jiang
  • 1 篇 xuejun jiang
  • 1 篇 yanling liu
  • 1 篇 冯涛
  • 1 篇 陈志彬
  • 1 篇 李强
  • 1 篇 秦永松
  • 1 篇 许冰
  • 1 篇 程美玉

语言

  • 6 篇 中文
  • 1 篇 英文
检索条件"主题词=回归函数估计"
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随机截尾数据回归函数估计的重对数律
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数学学报（中文版） 1991年 第6期34卷 807-817页
作者： 许冰 宁波师范学院数学系 宁波315020
本文通过和W.Hardle处理完全数据情形时截然不同的方法,建立了随机截尾数据情形的回归函数估计的重对数律,作为本文特例(见定理3),大大地减少了文献[1]中主要结果的条件.
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相依样本一类非参数回归函数估计的强相合性
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工程数学学报 1991年 第4期8卷 117-121页
作者： 秦永松 广西师范大学数字系
设Y_1,Y_2,…,Y_n是在固定点x_1,x_2,…,x_n的n个观察值,适合模型 Y_1=g(x_1)+ε_x,1≤i≤n (1) 这里g是R上的未知函数,{ε_1}为零均值的平稳、φ-混合过程,假定0=x_0≤x_1≤…≤x_(n-1)≤X_n=1。用 g_n(x)=sum from n-1 to ∞n Y_1H_n^... 详细信息
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回归函数非线性小波估计的一致强相合性
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应用概率统计 1999年 第4期15卷 375-380页
作者： 张双林 沙秋英 程美玉 北京大学概率统计系 北京100871 黑龙江大学数学系 哈尔滨150080
设（Ｘ_１，Ｘ_１），…，（Ｘ_ｎ，Ｙ_ｎ）是从总体（Ｘ，Ｙ）中抽取的ｉ．ｉ．ｄ样本且服从［０，１］上的均匀分布．本文在平方积分损失下得到了回归函数ｇ（ｘ）＝Ｅ（Ｙ｜Ｘ＝ｘ）的非线性小波估计的一致相合性．
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两类误差下回归函数估计的收敛速度
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湖南工业大学学报 2012年 第5期26卷 1-4页
作者： 李强 陈志彬 湖南工业大学理学院 湖南株洲412007
在收敛系统和混合序列情形下,研究了固定设计下非参数回归模型中的回归函数估计。在误差为收敛系统时,得到了较弱矩条件下该估计的收敛速度;在误差为同分布混合序列时,得到了该估计的收敛速度。
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固定设计点情形下回归函数的非线性小波估计
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黑龙江大学自然科学学报 2003年 第3期20卷 36-40,45页
作者： 冯涛 张双林 黑龙江大学理学院 黑龙江哈尔滨150080 哈尔滨工业大学 计算机科学与工程学院黑龙江哈尔滨150001 东北师范大学 数学系吉林长春130024
在固定设计变量但不一定等距,误差为一般的随机变量的情况下,构造了回归函数的非线性小波估计以及自适应非线性小波估计。证明了非线性小波在Besov空间中可达到最优收敛速度,自适应非线性小波估计在一大类Besov空间中可达到次最优收敛速... 详细信息
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NONPARAMETRIC REGRESSION UNDER DOUBLE-SAMPLING DESIGNS
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Journal of Systems Science & Complexity 2011年 第1期24卷 167-175页
作者： Xuejun JIANG Jiancheng JIANG Yanling LIU School of Mathematical Sciences Peking University Beijing 100871 China School of Statistics and Mathematics Zhongnan University of Economics and Law Wuhan 430073China Department of Mathematics and Statistics University of North Carolina Charlotte North Carolina 28223 USA School of Mathematical Sciences Peking University Beijing 100871 China
这份报纸在双采样图案下面与代理人结果数据学习回归函数的 nonparametric 评价，在代理回答被观察因为完整的样品和真反应在一个确认集合上被观察的地方。一条新评价途径为估计回归功能被建议。作者首先用基于确认 subsample 更光滑的... 详细信息
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昆明师专学报(自然科学版)1997年第12卷总目次
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昆明学院学报 1997年 第S2期28卷 62-62页
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