×

时空模型的密度估计。 (英语) Zbl 1270.91069号

摘要:本文考虑随时间演化的随机场的边缘密度函数的(k)-最近邻型估计。考虑相关性,研究了平稳和非平稳情况下的一致性和渐近分布。特别地,当随机场是平稳的时,证明了参数收敛率。通过将我们的过程应用于一个实际数据示例,显示了估计器的性能。

MSC公司:

62G07年 密度估算
62M40型 随机字段;图像分析
6220国集团 非参数推理的渐近性质

软件:

DPARSF公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部 链接

参考文献:

[1] Blanke D(2004)密度估计的自适应采样方案。J Stat Plan推断136(9):2898–2917·Zbl 1094.62045号 ·doi:10.1016/j.jspi.2004.12.005
[2] Blanke D,Bosq D(1997)连续时间过程密度估计的准确率。统计概率Lett 33(2):185–191·Zbl 0901.62056号 ·doi:10.1016/S0167-7152(96)00126-5
[3] Carbon M,Hallin M,Tran L(1996)随机场的核密度估计:L1理论。非参数统计杂志6(2–3):157–170·Zbl 0872.62040号 ·doi:10.1080/10485259608832669
[4] Carbon M,Hallin M,Tran L(1997),随机场的核密度估计(随机场的密度估计)。统计概率Lett 36(2):115–125·兹比尔0892.62017 ·doi:10.1016/S0167-7152(97)00054-0
[5] Castellana JV,Leadbetter MR(1986)关于平稳过程的平滑概率密度估计。Stoch工艺应用21(2):179–193·Zbl 0588.62156号 ·doi:10.1016/0304-4149(86)90095-5
[6] Chao–Gan Y,Yu-Feng Z(2010a)DPARSF:用于静息状态fMRI“流水线”数据分析的MATLAB工具箱。前沿系统神经科学4:1–7
[7] Chao–Gan Y,Yu-Feng Z(2010年b)。网址:http://www.nirc.org
[8] Doukhan P,Leon J,Portal F(1984)《Vitesse de convergence dans le theéoréme central limite pour des variables aleatoires mtlangeantes a valeurs dans un espace de Hilbert》。巴黎皇家科学院289:305–308·Zbl 0557.60006号
[9] Doukhan P,Louhichi S(1999)一个新的依赖条件及其在矩不等式中的应用。Stoch过程应用程序84:313–342·Zbl 0996.60020号 ·doi:10.1016/S0304-4149(99)00055-1
[10] Doukhan P,Neumann M(2006)弱相依随机变量和的概率和矩不等式及其应用。Stoch工艺应用117:878–903·Zbl 1117.60018号 ·doi:10.1016/j.spa.2006.10.011
[11] Fox MD,Raichle ME(2007),通过功能网络观察到的大脑活动的自发波动。《Nat Rev Neurosci》8:700–711·doi:10.1038/nrn2201
[12] Geman D,Horowitz J(1980),职业密度。Ann Probab年鉴8(1):1–67·Zbl 0499.60081号 ·doi:10.1214操作/1176994824
[13] Hallin M,Lu Z,Tran L(2001)空间线性过程的密度估计。伯努利7(4):657–668·Zbl 1005.62034号 ·doi:10.2307/3318731
[14] Hallin M,Lu Z,Tran L(2004)空间过程的核密度估计:L1理论。安统计88:61–75·兹比尔1032.62033
[15] Kutoyants Y(2004)关于遍历扩散过程的不变密度估计。排序28(2):111–124·兹比尔1274.62551
[16] 拉布拉多B(2008)k T-占用时间密度估计量的强逐点一致性。统计概率快报78(9):1128–1137·Zbl 1137.62326号 ·doi:10.1016/j.spl.2007.11.010
[17] Llop P、Forzani L、Fraiman R(2011)《关于当地时间、密度估计和监督分类的功能数据》。多变量分析杂志102(1):73–86·Zbl 1206.62062号 ·doi:10.1016/j.jmva.2010.08.0002
[18] Nguyen H(1979)连续时间平稳马尔可夫过程中的密度估计。Ann Stat 7(2):341–348·Zbl 0408.62071号 ·doi:10.1214/aos/1176344618
[19] Neumann M,Paparoditis E(2008)马尔科夫时间序列模型的Goodness-of-t检验:中心极限理论和bootstrap近似。伯努利14(1):14–46·Zbl 1155.62058号 ·doi:10.3150/07-BEJ6055
[20] Robinson PM(1983)时间序列的非参数估计。《时间序列分析杂志》4:185–206·Zbl 0544.62082号 ·doi:10.1111/j.1467-9892.1983.tb00368.x
[21] Rosenblatt M(1956)中心极限定理和强混合条件。美国国家科学院院刊42:43–47·兹比尔0070.13804 ·doi:10.1073/pnas.42.1.43
[22] Rosenblatt M(1970)密度估计和马尔可夫序列。In:统计推断中的非参数技术。剑桥大学出版社,剑桥,199-210页
[23] 唐X,刘毅,张杰,凯恩斯W(2008)In:时空分析进展。ISPRS第5卷
[24] Tran LT(1990)随机场上的核密度估计。多变量分析杂志34(1):37–53·Zbl 0709.62085号 ·doi:10.1016/0047-259X(90)90059-Q
[25] Tran L,Yakowitz S(1993),随机场的最近邻估计。多变量分析杂志44(1):23–46·Zbl 0764.62076号 ·doi:10.1006/jmva.1993.1002
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。