1) weighted statistic Monte Carlo estimation
加权统计估计
4) weighted kernel estimators
加权核估计
1.
Under Pairwise NQD Sequences error,we discuss the consistency of weighted kernel estimators of nonparametric regression functions of which Priestly,M.
[1]提出的一类给参数回归函数加权核估计的相合性。
5) estimation/Eckart weighted
估计/Eckart加权
6) weighted kernel estimator
加权核估计
1.
This paper discusses that when the weighted kernel estimator for nonparametric regression function from complete or censored data under independent or mixing associated error sequences,r-order mean consistency rates are obtained separately.
分别在完全样本和删失样本下,当误差为独立或混合序列时,获得了非参数回归函数加权核估计的r阶矩收敛速度。
2.
The consistency of the weighted kernel estimators of nonparametric regression function of sequences with censored data is discussed.
在ρ~相依下讨论截尾数据非参数回归函数加权核估计的强相合性,对强相合性给出一些较弱的充分条件。
3.
With independent samples,researches aim at the strong consistency of the weighted kernel estimators of nonparametric regression functions.
在独立样本下研究非参数回归函数加权核估计的强相合性 ,得到了一些较弱的充分条件。
补充资料：统计估计
统计估计
statistical estimation
统计估计[咖位垃川硬范nutijl;e~e，，ee劝eo”eu。-B明”e} 数理统计的基本部分之一，研究根据随机观测结果估计其分布的各种特征. 例1.设X，，…，茂是独立随机变量(观测结果)，其在直线上的共同分布尹为观测者所未知.设代是经验(样本)分布，它赋于每个随机点x以权重1/。，则气‘是尹的统计估计量(statistiG习esti-mator).经验矩 一介“‘一青‘如是矩，，一丁二“L，的估，。量·特另。地， 了二生夕x n‘了l是均值的估计量，而 护一生夕(x_一乃， n，瞥l、是方差的估计量、 基本概念.在一般估计理论中，X的观测值是取值于可测空间(王，鱿)的随机元(份11dome」en犯11t)，其未知分布属于给定的分布族P.分布族总是可以参数化并巨表示为{巧:口任O).这里假设对参数的依赖形式及集合O已知.由观测值X估计未知参数日或函数g在点夕处的值g(6)，在于构造一观测值的函数日‘(X)，使其能充分好地逼近口或g(的. 估计量的比较以如下方式进行.假设在集合Ox。(或夕(0)x夕(。))上给定一非负损失函数w。‘，yZ)，其含义是:在实际参数为口时，采用估计量扩造成的损失为w(犷;0).对于给定的损失函数w，人们用平均损失，即风险函数R*(口‘:口)“E。、(口‘、口)作口的估计量口’之优劣的度量.这样，在估计量的集合上引进了半序:估计量T、优于估计量兀，如果R、(T、;日)簇R*(T2;日).特别地，参数6的估计量T(关于损失函数、)称为不容许的(inadi面esible)，如果存在估计量T’，使对于一切O任0，有R、(T’;0)乓R*(T;因，并且至少对某口有严格不等式.在估计量质量的这种比较方式下，结果许多估计量是不可比的，况且损失函数的选取在很大程度上是任意的. 有时可以在某个更窄的估计量类中找到最优估计量.无偏估计最(unbi朋ed cot如ator)就是重要一类估计量.假如所作试验关于某个变换族是不变的，则自然局限于考虑不破坏问题对称性的估计量(见同变估计量(明，l论riantes石俄吐。r”. 可以按估计量在“不良”点的性质对其进行比较:称口的估计量T0关于损失函数w为极小化极大估计量(~巴石叮么tor)，如果 s笋R·(T0;0)一平s护R，(T;口)，其中下确界对一切估计量T=T(X)来求. 在估计问题的】3a邓提法中(见物衅方法(Ba-卿灿approacll))，未知参数视为随机变量，它在O上有先验分布(a priori dis饭buljon)Q.在这种情形下，关于损失函数w的最优估计量T0由以下关系式确定二 :*(几)一。。(:;。)一丁〔。
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参考词条