曾贤丽;夏英村 对称周期高斯核Hilbert空间中回归的渐近分布。 （英语） Zbl 1427.62035号 Stat.罪。 29，第2期，1007-1024（2019）. 本文在一般回归设置中引入了对称周期高斯核。证明了对于Sobolev空间中的回归函数，对称周期估计是渐近正态的。导出了泛函Bahadur表示，并应用于导出渐近正态性。该方法适用于在其支持下不一定是周期性的回归函数。仿真结果表明了该方法的有限样本特性。在所有模拟中，对称周期高斯正则化的性能与高斯正则化相似。审核人：Annibal Parracho Sant‘Anna（里约热内卢） MSC公司： 62G08号 非参数回归和分位数回归 62G05型 非参数估计 62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索） 6220国集团 非参数推理的渐近性质 62E20型 统计学中的渐近分布理论 关键词：渐近正态性;估算效率;高斯再生核;非参数估计;索波列夫空间 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{X.Zeng}和\textit{Y.Xia}，Stat.Sin。29，编号21007-1024（2019；兹bl 1427.62035） 全文： 内政部