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郑顺平;张飞;王春华;王学军

关于完全矩收敛的一般结果及其在非参数回归模型中的应用。 （英语） Zbl 07803300号

斯托克。模型 40，第1期，123-151（2024）.
作者的主要关注点是完全收敛的推广及其在非参数回归模型中的应用。它们从以下定义开始。随机变量（X_i，i\geq1）被称为扩展负相关（END）随机变量，如果对于每个（n\geq2）和所有实数（X_1，X_2，dots，X_n），存在一个独立于（n）的常数（M>0），这样（i）（P（X_i>X_i，i=1,2，dots满足（P（X_i\leq-X_i，i=1,2，\dots，n）\leq-M\prod_{i=1}^{n}P（X_ i\leq X_i））。
END随机变量的这一要求包括许多特殊情况，如负相关和独立随机变量等。利用适当的工具，作者研究了广义负相关随机变量序列加权和的完全矩收敛性。因此，他们推广和推广了由吴彦祖（Y.Wu）等人[J.Math.Inequal.13，第1251-260号（2019；Zbl 1483.60050号)].
此外，他们还得到了关于非参数回归模型估计量的完全一致性的一些结果。最后给出了一些仿真结果，以说明完全收敛的应用。
审核人：拉苏尔·汗（梭伦）

MSC公司：

60英尺15英寸 强极限定理
6220国集团 非参数推理的渐近性质

关键词：

完全收敛;完全\（f\）-矩收敛;广义负相依随机变量;非参数回归模型

引文：

Zbl 1483.60050号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Zheng}等人，斯托克。型号40，编号1，123--151（2024；Zbl 07803300）
全文： 内政部

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