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ASYMPTOTICS FOR THE distribution function ESTIMATORS OF THE ERRORS IN SEMI-PARAMETRIC REGRESSION MODELS

Journal of Systems Science & Complexity 2014年第2期27卷 360-369页

作者： QIU Yuyang FU Keang HUANG Wei School of Statistics and Mathematics Zhejiang Gongshang University Department of Mathematics Zhejiang University

This paper considers the convergence rates for nonparametric estimators of the error distribution in semi-parametric regression models. By establishing some general laws of the iterated logarithm, it shows that the rates of convergence of either the empirical distribution or a smoothed version of the empirical distribution function matches exactly the rates obtained for an independent sample from the error distribution.

关键词： empirical distribution function kernel distribution function law of the iterated loga-rithm semi-parametric regression model residuals.

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Limiting spectral distribution of high-dimensional noncentral Fisher matrices and its analysis

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Science China Mathematics 2023年第2期66卷 393-408页

作者： Xiaozhuo Zhang Zhidong Bai Jiang Hu Key Laboratory of Applied Statistics of MOE School of Mathematics and StatisticsNortheast Normal UniversityChangchun 130024China

Fisher matrix is one of the most important statistics in multivariate statistical *** eigenvalues are of primary importance for many applications,such as testing the equality of mean vectors,testing the equality of covariance matrices and signal detection *** this paper,we establish the limiting spectral distribution of high-dimensional noncentral Fisher matrices and investigate its analytic *** particular,we show the determination criterion for the support of the limiting spectral distribution of the noncentral Fisher matrices,which is the base of investigating the high-dimensional problems concerned with noncentral Fisher matrices.

关键词： random matrix Fisher matrix empirical distribution function MANOVA Stieltjes transform

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Spatial and Temporal Variations of Climate in Europe

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Atmospheric and Climate Sciences 2012年第4期2卷 568-581页

作者： Vladimir Kossobokov Jean-Louis Le Mouel Claude Allègre Institute of Earthquake Prediction Theory and Mathematical Geophysics Russian Academy of SciencesMoscowRussia Institut de Physique du Globe de Paris ParisFrance

Temperature series of the original individual measurements of the minimum and maximum daily temperatures from 24 stations located in different regions of Europe are considered with the objective of studying the stability or the variability of the “climate” in time and space. The patterns of the temperature statistics, the shapes of probability density functions, in particular, at different places and times allow comparisons based on the Kolmogorov-Smirnov test, the Shannon entropy, and cluster analysis, used separately or in combination for the purposes of quantitative climate classification.

关键词： Daily Air Temperature Climate Classification empirical distribution function Entropy Cluster Analysis

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