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线性模型广义最小二乘估计的中偏差、重对数律与相对效率 被引量:1
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作者 尹小红 《湖南文理学院学报(自然科学版)》 CAS 2013年第1期5-9,共5页
对回归模型进行适当变换,得到了线性模型广义最小二乘估计的中偏差及重对数律,并且在均方误差矩阵准则下得到了Bayes(BE)估计与广义最小二乘估计的2种不同相对效率的上下界.
关键词 广义最小二乘估计 BAYES估计 中偏差 重对数律 相对效率
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关于修整和强逼近的一个注记
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作者 傅可昂 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2013年第2期267-275,共9页
设{X,X_n;n≥1}是一独立同分布的随机变量序列.如果|X_m|是新序列{|X_k|;k≤n}中的第r大元素,则令X_n^((r)=X_m.同时记部分和与修整和分别为S_n=sum from k=1 to n X_k和^((r))S_n=S_n-(X_n^((1))+…+X_n^((r))).该文在EX^2可能是无穷... 设{X,X_n;n≥1}是一独立同分布的随机变量序列.如果|X_m|是新序列{|X_k|;k≤n}中的第r大元素,则令X_n^((r)=X_m.同时记部分和与修整和分别为S_n=sum from k=1 to n X_k和^((r))S_n=S_n-(X_n^((1))+…+X_n^((r))).该文在EX^2可能是无穷的条件下,得到了修整和^((r))S_n的广义强逼近定理.作为应用,建立了关于修整和以及修整和乘积的广义泛函重对数律. 展开更多
关键词 强逼近 修整和 乘积 泛函重对数律
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A Self-normalized Law of the Iterated Logarithm for the Geometrically Weighted Random Series
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作者 Ke Ang FU Wei HUANG 《Acta Mathematica Sinica,English Series》 SCIE CSCD 2016年第3期384-392,共9页
Let {X, Xn; n ≥ 0} be a sequence of independent and identically distributed random variables with EX=0, and assume that EX^2I(|X| ≤ x) is slowly varying as x →∞, i.e., X is in the domain of attraction of the n... Let {X, Xn; n ≥ 0} be a sequence of independent and identically distributed random variables with EX=0, and assume that EX^2I(|X| ≤ x) is slowly varying as x →∞, i.e., X is in the domain of attraction of the normal law. In this paper, a self-normalized law of the iterated logarithm for the geometrically weighted random series Σ~∞(n=0)β~nXn(0 〈 β 〈 1) is obtained, under some minimal conditions. 展开更多
关键词 Domain of attraction of the normal law geometrically weighted series law of the iteratedlogarithm SELF-NORMALIZATION slowly varying
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