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一类回归函数小波估计的相合性
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:《北京工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:O174.2[理学—数学;理学—基础数学] O212.7[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:[1]北京工业大学应用数理学院,北京100124
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(11271038)
作者: 寇俊克[1]
中文摘要:

由于在实际应用中,回归函数的光滑性往往是未知的,假定回归函数的光滑性并不合理,因此研究一类带乘法噪声的回归模型,在不假定回归函数光滑性的条件下,证明了2种小波估计器的平均相合性.数值实验表明:随着样本容量的增大,由2种小波估计器得到的回归函数越来越接近真实的回归函数.特别地,当样本容量为1 000时,2种估计器得出的回归函数与真实回归函数基本吻合.数值实验支持了主要定理.该结论可看成是Chesneau与Shirazi工作的一种补充.

英文摘要:

Smoothness of the regression function is unknown in practical applications, so it isn't reasonable to assume the smoothness. This paper investigates a regression model based on size-biased random samples, and proves the mean consistency of two wavelet estimators without assuming any smooth conditions of the regression function. Numerical experiments indicate that regression functions given by the two wavelet estimators are closer to the true regression function as the size of sample increasing. Especially, they are almost same as the true regression function when the size of sample is 1 000. Numerical experiments support the main theorem. The results can be considered as a supplement of Chesneau and Shirazi's work.

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11924