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BANDWIDTH　SELECTION　IN　NONPARAMETRIC　SPECTRAL　DENSITY　ESTIMATION　OF　THE　stationary　gaussian　process

Acta Mathematicae Applicatae Sinica 1996年第4期12卷 363-370页

作者：于丹 Institute of Systems Science the Chinese Academy of Sciences Beijing China

We propose a method for estimating mean squared error and bandwidth in the windowedspectral density estimation of a stationary gaussian process, and also provide a method forestimating the second order derivative of t... 详细信息

关键词： stationary gaussian process spectral density periodogram windowed spectral estimate bandwidth spectral window mean squared error

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The Limit Theorems for Maxima of stationary gaussian processes with Random Index

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Acta Mathematica Sinica,English Series 2014年第6期30卷 1021-1032页

作者： Zhong Quan TAN College of Mathematics Physics and Information Engineering Jiaxing University

Let {X（t）, t ≥ 0} be a standard（zero-mean, unit-variance） stationary gaussian process with correlation function r（·） and continuous sample paths. In this paper, we consider the maxima M（T） = max{X（t）, t∈ [0, T ]} with random index TT, where TT /T converges to a non-degenerate distribution or to a positive random variable in probability, and show that the limit distribution of M（TT） exists under some additional conditions related to the correlation function r（·）.

关键词： Limit theorem weak convergence maximum random index stationary gaussian process

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Limit theorems for supremum of gaussian processes over a random interval

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Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities) 2018年第3期33卷 335-343页

作者： LIN Fu-ming PENG Zuo-xiang School of Statistics and Management Shanghai University of Finance and Economics School of Mathematics and Statistics Sichuan University of Science & Engineering School of Mathematics and Statistics Southwestern University

Let {X(t), t ≥ 0} be a centered stationary gaussian process with correlation r(t)such that 1-r(t) is asymptotic to a regularly varying function. With T being a nonnegative random variable and independent of X(t), the... 详细信息

关键词： stationary gaussian process supremum of a process regularly varying functions random intervals

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