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非参数曲线估计中某些精度度量的随机近似。 (英语) Zbl 0608.62045号

给定具有分布函数F(X)的d维随机向量的随机样本(X_1,..,X_n),需要估计函数g(X)(例如概率密度函数、回归函数、危险函数)。一类“分数阶增量序列估计量”\[\帽子g(x)=\sum^{无}_{i=1}\delta_{\lambda}(x,x_i)/\sum^{无}_{i=1}\delta'_{\lambda}(x,x_i)\]考虑,其中,(delta{lambda})和(delta'{lambda})是在({mathbb{R}}^d\times{mathbb2{R}{^d\)上的可测函数,它们由{mathbb{R}^+\中的“平滑参数”\(lambda=\lambda(n)\索引。作为估计准确性的衡量标准,\[MISE=E\int[\hat g(x)-g(x”)]^2w(x)dF(x),\]其中w(x)是一个非负权重函数,采用,其近似值为\[ISE=\int[\hat g(x)-g(x)]^2w(x)dF(x)\]或通过\[ASE=n^{-1}\sum^{无}_{i=1}[\hat g(X_i)-g(X_ i)]^2w(X_ i)\]已考虑。主要结果表明\[\lim_{n\to\infty}\sup_{\lambda}|\frac{ISE-MISE}{MISE}|=0\quad a.s。\]\[\lim_{n\to\infty}\sup_{\lambda}|\frac{ASE-MISE}{MISE}|=0\四a.s。\]
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62克05 非参数估计
62甲12 多元分析中的估计
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