搜索结果: 1-11 共查到“数学 混合序列”相关记录11条 . 查询时间(0.239 秒)
对于半参数回归模型Yi=xiβ + g(ti)+εi，1≤i≤n，其中，而 {ej}是同分布数学期望为零的ψ-混合序列. 我们获得了模型中未知回归参数β和回归函数g(·)小波估计量的Berry-Esseen界. 在一定的条件下，其Berry-Esseen界可以达到O(n-1/6). 把非参数回归模型的相应结果推广到半参数回归模型.
由混合序列生成的线性过程加权和的极限定理
混合序列；线性过程 加权和 极限定理
2012/11/12
假设线性过程Xt=∑〖DD(〗∞〖〗j=0〖DD)〗ajξt-j, t≥1, 其中{ξt,t∈Z}为一零均值的混合序列, {aj, j≥0}为一实数序列, 满足∑〖DD(〗∞〖〗j=0〖DD)〗j〖JB(|〗aj〖JB)|〗<∞, {ani,1≤i≤n,n≥1}为一实值的三角阵列, 在适当的假设条件下, 利用混合序列的中心极限定理及相应的概率不等式, 证明了由混合序...
ρ-混合序列部分和之和乘积的渐近分布
ρ-混合序列 部分和之和乘积 渐近分布 对数正态
2012/11/12
设{X n，n≥1}为一严平稳ρ混合的正的随机变量序列，满足EX 1=μ>0，Var X 1= σ 2<∞。记S n=∑〖DD(〗n〖〗i=1〖DD)〗Xi，T n=∑〖DD(〗n〖〗i=1〖DD)〗S i，γ=σ/μ。利用ρ混合序列的强极限定理，在较弱的条件下证明了〖JB((〗∏〖DD(〗n〖〗k=1〖DD)〗〖SX(〗2T k〖〗k(k+1)μ〖SX)〗〖JB))〗 1/(γσ 1〖KF(〗...
ρ-混合序列部分和之和乘积的渐近分布
ρ-混合序列 部分和之和乘积 渐近分布 对数正态
2012/11/13
设{Xn,n≥1}为一严平稳ρ混合的正的随机变量
序列, 满足EX1=μ>0, Var X1=σ2<∞. 记Sn=∑〖DD(〗n〖〗i=1〖DD)〗X
i, Tn=∑〖DD(〗n〖〗i=1〖DD)〗Si, γ=σ/μ. 利用ρ混合序列的强极限定理
, 在较弱的条件下证明了〖JB((〗∏〖DD(〗n〖〗k=1〖DD)〗〖SX(〗2Tk〖〗k(k+1)
μ...
基于$\alpha$\,-混合序列的学习机器一致收敛速率的界
学习机器 一致收敛 混合序列
2008/11/25
Vapnik, Cucker和Smale已经证明了, 当样本的数目趋于无限时, 基于独立同分布序列学习机器的经验 风险会一致收敛到它的期望风险\bd 本文把这些基于独立同分布序列的结果推广到了$\alpha$\,-混合序列, 应用Markov不等式得到了基于$\alpha$\,-混合序列的学习机器一致收敛速率的界
同分布$\rho$混合序列的矩完全收敛性
$\rho$混合序列 完全收敛性 矩完全收敛性
2008/5/15
本文获得了同分布$\rho$混合序列的矩完全收敛性成立的充分必要性条件, 推广和改进了已有的结果.
$\rho$-混合序列部分和乘积的几乎处处极限定理
2007/12/13
设$\{X_n, n\geq1\}$是一严平稳的$\rho$-混合的正的随机变量序列, 且$\ep X_1=\mu>0$, $\Var(X_1)=\sigma^2$. 记$S_n=\sum_{i=1}^nX_i$和$\gamma=\sigma/\mu$. 在较弱的条件下, 证明了对任意的$x$, \vskip-14pt{\small\begin{eqnarray*} \lim_{n\rightar...
无界混合序列强律的收敛速度
2007/12/11
本文进一步研究无界相依随机变量序列部分和的Marcinkiewicz-Zygmund强律的收敛速度,在对随机变量的矩给出一定的限制时,关于无界ψ-混合序列(未必平稳)得到了与[2]中主要结果相类似的结论。
关于ρ-混合序列的完全收敛性
2007/12/11
本文考虑了ρ-混合序列的完全收敛性问题,得到的结果改进了 Peligrad(1985)和苏淳(1988)相应的结论,并完满地解决了苏淳(1988)提出的问题.
$\rho$-混合序列加权和的完全收敛性
$\rho$-混合序列 加权和 完全收敛性 强相合性
2007/12/11
本文讨论了不同分布$\rho$-混合序列部分和的完全收敛性, 建立了一个定理. 然后通过此非加权和的完全收敛性定理来研究加权和的完全收敛性定理, 从而改进了前人所获得的已有的一些结果.