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回归函数核估计的渐近正态性

Asymptotic Normality of Nonparametric Regression
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摘要 给出了回归函数向量及相应的核估计向量的定义.并证明了在一定条件下核估计向量具有渐近正态性,从而推广了[1]中的Schuster定理。 This article gives the definitions of both the regression function vector and its corresponding kernel estimate one. It is proved that the kernel estimate vector has the asymptotic normality under some conditions. Therefore,the author coms to a wider conclusion than that of Schuster theorem[1].
作者 高永红
出处 《武汉水利电力大学学报》 CSCD 1994年第5期548-554,共7页 Engineering Journal of Wuhan University
关键词 回归函数 渐近正态份布 非参数估计 核函数 non-parametric estimate kernel functions asymptotic normal distribution
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献1

  • 1Peter Hall. Laws of the iterated logarithm for nonparametric density estimators[J] 1981,Zeitschrift für Wahrscheinlichkeitstheorie und Verwandte Gebiete(1):47~61

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