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1)  nonparam etric regression function
非参数回归函数加权核估计
1.
Let Y1 ,…,Yn be n observations at fixed points x1,…,xn according to the m odel yi= g (xi)+ εi,1≤i≤n,discuss the estim ator for a nonparam etric regression function given by priestley, get the asym ptotical norm ality of the estim ator under w eaker conditions.
在｛εi｝为ρ混合误差下讨论了Priestley 等人提出的一类非参数回归函数加权核估计的渐近正态性;在较弱条件下,通过对统计量分块的方法,证明了估计量的渐近正态
2)  the weight estimate in nonparametric regression
非参数回归权函数估计
3)  kernel estimation of regression function
回归函数加权核估计
例句>>
4)  kernel regression estimator
回归函数核估计
1.
It is proved that under two kinds of conditions the kernel regression estimator rT respectively satisfiesEsupx∈S|rT(x)-r(x)|2=O(T-1/2) and Esupx∈S|rT(x)-r(x)|2=O(lnT)2/sT-1/2.
研究了连续时间下非参数回归的回归函数核估计量的收敛速度,给出了一定条件下回归函数估计量rT(x)的一致均方收敛速度,详细证明了两组条件下rT(x)分别满足:Esupx∈S|rT(x)-r(x)|2=O(T-1/2)　和　Esupx∈S|rT(x)-r(x)|2=O(lnT)2/sT-1/2,其中r(x)表示未知的回归函数。
5)  nonparametric regression estimation
非参数回归估计
6)  nonparametric weight function estimator
非参数权函数估计
补充资料：加权回归
分子式：
CAS号：

性质：如果回归线上的各点的精度不同，对各点赋以不同的权值，用加权最小二乘法确定回归系数，拟合回归方程和回归线。

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参考词条