关于渐近中位无偏估计的渐近效率(英文)

本文在几种重要的分布族中,给出了渐近中位无偏估计的渐近效率的一种定义。给出了如下一些结果：在单参数族中,提出了构造渐近有效的渐近中位无偏估计的一种方法,在具有共同支撑集的分布族中,论证了渐近中位无偏有效估计与ＢＡＮ估计之间的等价值;而在非共同支撑集的截断族中,对一般的参数向量函数构造了它们的渐近中位无偏估计,并且计算出了它们的渐近效率。     

结构型E-V线性模型中参数估计的若干结果

由于E-V线性模型的复杂性,通常的最小二乘估计等在这种模型中一般不是相合的。本文在结构型简单线性模型中,利用矩方法与秩方法建立了若干估计量,并且论证了这些估计量的相合性与渐近正态性,报告了主要结果。     

离散指标下的最近邻判别分析

设(θ,X),(θ_1,X,),…,(θ_n,X_n)是独立同分布的随机向量,θ∈{0,1},X∈x{0,1,2,…相似文献   

多元线性模型参数的有偏估计

文章对于多元线性模型Yn×q～(Xn×pBp×q,Vq×q(×)In×n)提出了参数B的一种有偏估计(^β)h,(^β)h在线性模型典则形式下,对应的有偏估计为(^α)h=(Iq(×)Λ hI)-1(Iq(×)Λ I)(^α),此(^α)h有很好的统计性质;并阐明它在均方误差准则下这种估计相对于最小二乘估计和岭估计的优良性问题,从而推广了已有的有关结果.     

多元线性模型系数岭估计的改进研究

文章对病态的多元线性模型Yn×q～(Xn×pBp×q,Vq×q(⊕)In×n)提出了c-k型估计,证明了利用Stein式压缩技术可以改进岭估计;同时给出了参数最优值满足的条件,证明了c-k型估计的可容许性.     

线性统计模型中回归分位点的强相合性及渐近正态性(英文)

论证了线性模型中回归分位点估计量的强相合性及渐近正态性等大样本性质 ,这些结果推广了陈希孺等 ( 1 990 ,1 992 )的有关定理 ,改进了Koenker与Basstee( 1 978) ,Gutenburnner与Jurec∨kova( 1 992 ) ,以及Jurec∨kovo与Prochazka( 1 994)等人的有关成果。     

无限类别下非参数核判别的Bayes风险相合性

本文建立一个无限类别的非参数核判别,并证明了其判错概率收敛于Bayes判别的判错概率,在一定条件下给出其收敛速度.     

半参数截断族中的渐近有效估计

设X_1,…,X_n是iid.样本,抽自截断型分布:■(1)其中f是一未知的[θ_1,θ_2]上的密度函数。为估计线性参数函数g(θ)=c_1θ_1+c_2θ_2,令     

关于非参数回归、判别及预测理论研究的一些进展(二)

本文综述了非参数回归、判别及预测理论研究的一些进展