- 离散分布估计
- 秦更生
- m(n)相依样本k近邻回归函数估计的一致强相合性(英文)
- 1998年
- 对一大类非参数回归函数，基于m（n）相依样本构造了回归函数的近邻估计并在合适的条件下获得了估计的一致强相合性及收敛速度．
- 秦更生
- 关键词：相依样本回归函数非参数回归
- m（n）－相依样本非参数回归残差密度的相合估计
- 1996年
- 考虑非参数回归模型：Ｙｉ＝Ｍ（Ｘｉ）＋ｅｉ，其中Ｍ（ｘ）为Ｂ（Ｒ）上的未知实函数，（Ｘｉ，Ｙｉ）为来自（Ｘ，Ｙ）的ｍ（ｎ）相依样本，残差（ｅｉ）具有公共的未知密度ｆ（ｘ）．本文基于残差估计给出了ｆ（ｘ）的一种非参估计，并证明该估计具有逐点相合性，一致相合性及Ｌ１相合性．
- 秦更生
- 关键词：非参数回归相合估计
- 截断线性模型的Fourier变换估计
- 1995年
- 设有模型Y=Xβ_0+U_1其中β_0为未知参数,X为自变量,误差项U与X独立,且EU=0,U～F(未知)。当W≤t(已知)时才有观察(X,Y)。本文给出模型参数β_0的Fourier变换估计,并证明了估计量β的强相合性及渐近正态性。
- 秦更生
- 关键词：强相合性傅里叶变换
- k－近邻回归估计的泛函中心极限定理
- 1995年
- 本文研究基于随机完全数据和删失数据回归函数的ｋ－近邻估计，在较为一般的条件下证明了估计序列作为由Ｓ（Ｓ Ｒｄ）为指标集的随机过程序列依分布收敛到高斯过程。
- 秦更生
- 关键词：完全数据删失数据中心极限定理
- 离散密度函数估计
- 1993年
- 本文讨论了多维离散密度 L-K([1])估计的容许性的若干问题,部分地解决了最优收敛速度问题,提出了估计离散密度的核方法,研究了在一般情况下离散密度估计的大样本行为.
- 柴根象秦更生孙平
- 相依样本非参数回归模型误差的相合估计被引量：3
- 1995年
- 考虑非参数回归模型Y_i=g(X_i)+c_i,i=1,2,…,其中误差㈦)为吵混合随机变量序列且具有公共的未知密度f(·),g(x)=E(Y|X=t)为未知回归函数。本文首先基于g(·)的非参数估计l(x)定义残差,然后基于残差构造f(·)的估计l(x),最后在适当条件下建立l(x)的逐点相合性及一致强相合性。
- 秦更生蒋泽云
- 关键词：相依样本误差密度估计相合性非参数回归模型
- 基于删失数据的一般回归模型的参数估计被引量：1
- 1995年
- 本文考虑基于删失数据的一般回归模型回归系数的方向估计，结合非参数回归和最小一乘方法构造了模型方向的估计，在较为一般的条件下证明了估计量的相合性．
- 秦更生成平
- 关键词：删失数据最小一乘法参数估计
- 一类半参数模型的正交级数及最小二乘估计
- 1993年
- 考虑半参数回归模型Y_i=X_iβ+g(X_iβ)+e_i,i=1,…,n。用正交级数和最小二乘法构造了β和g的估计β和g,证明β和g的强相合性,并把此结果应用于截断回归模型=Xβ+e,e～F(未知)中未知参数β和误差分布F的估计.
- 秦更生
- 关键词：半参数正交级数
- m(n)-相依样本的经验分布函数及其在Hazard估计中的应用被引量：1
- 1996年
- 设{X_n}为随机变量X的观察序列,{X_n}不必相互独立。本文在{X_n}为m(n)相依条件下得到了Glivenko-Cantelli定理的一种推广,并获得了密度函数核估计在紧集上的一致收敛速度,这两个结果合并导出Hazard核估计在紧集上的一致收敛速度。
- 秦更生施笋娟
- 关键词：经验分布函数相依样本核估计
