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相依函数型数据条件密度估计的渐近性质
  • ISSN号:1003-3998
  • 期刊名称:数学物理学报
  • 时间:2012.6.15
  • 页码:547-556
  • 分类:O212.7[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:[1]合肥工业大学数学学院,合肥230009
  • 相关基金:国家自然科学基金(11171001)、教育部人文社科规戈Ⅱ基金(10YJA910005)、安徽省自然科学基金(11040606M03)、教育部科学技术研究重大项目(309017)和安徽省教育厅重点科研基金项目(KJ2010A282)资助
  • 相关项目:统计推断理论和方法及其在生物医学、数据分析与计算等方面的应用
作者: 凌能祥|丁洁|
中文摘要:

利用Kolmogorov熵的方法研究了基于相依函数型数据条件密度函数的非参数估计,在一定的条件下建立了条件密度函数双重核估计量的几乎完全一致收敛速度及估计量的渐近分布,推广了现有文献中相关结果.

英文摘要:

In this paper, we investigate the almost uniform complete convergence of nonpara- metric conditional density estimation for functional data by the Kolmogorov's entropy in some semi-metric functional space and obtain the uniform almost complete convergence rate of the estimator under dependent case, which extend the i.i.d, functional data to the dependence setting. At the same time, the asymptotic normal of the estimator is also established in this case.

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期刊信息
  • 《数学物理学报:A辑》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院武汉物理与数学研究所
  • 主编:李邦河 陈贵强 朱熹平
  • 地址:湖北省武汉市武昌小洪山西路30号武汉71010信箱
  • 邮编:430071
  • 邮箱:actams@wipm.ac.cn
  • 电话:027-87199206
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-3998
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1226/O
  • 邮发代号:38-214
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),德国数学文摘,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:5382