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The theme of the conference is Sin Fronteras: Questioning Borders with(in) Mathematics Education. This theme is intended to encourage research presentations, discussion, and reflection on the variety ...
考虑固定设计下一类半参数回归模型 ,且随机误差 为NA序列且。利用最小二乘估计和非参数函数的权函数估计的方法,给出了参数的估计量,并在适当条件下证明的所给估计量的强相合性.
研究同分布NA随机变量序列{Xn}部分和之和Tn=∑ni=1Si(其中Sn=∑ni=1Xi)的强大数定律,通过给出一些等价的条件,建立了强大数定律,获得了与独立同分布序列情形下类似的结论。
NA随机场对数律的收敛速度     收敛  对数律  随机场  NA       2009/10/22
NA随机场对数律的收敛速度。
该文研究了NA随机变量序列加权和的Marcinkiewcz Zygmund 强大数定律和完全收敛性.这些结果推广和完善了Bai和Cheng[1]和Cuzick[2]的结果.
在平稳NA样本下,讨论了未知密度函数估计的一致渐近正态性.在适当的条件下给出了该密度函数估计一致渐近正态性的收敛速度.这个速度几乎达到n^{-1/6}
对于部分线性模型 $y_{i}=\beta x_{i}+g(t_{i})+e_{i}, 1\leq i \leq n, $ 这里$(x_{i},t_{i}) $ 是固定设计点, $g$ 是未知函数, $e_{i}$ 是负相协 (NA) 随机误差,给出了回归系数的经验似然比统计量,并讨论了似然比统计量的极限分布,可构造参数的经验似然置信区间.
On the precise asymptotics in complete moment convergence of moving average processes under NA random variables.
设$\{X_n,n\geq 1\}$是一个严平稳的负相协的随机变量序列, 其概率密度函数为$f(x)$. 本文讨论了$f(x)$的递归核估计量的联合渐近正态性.
讨论了同分布NA随机变量序列加权和的强大数律,所得结果推广了Z.D.Bai和P.E.Cheng及S.H.Sung的结果.
假设非参数衰退模型Yi=g(Xi)+εi,其中残差{εi}是一个具有未知公共密度函数f(x)的NA相依样本,g(x)=E(Y+X=x)是未知衰退函数.今首先在残差基础上定义了非参数估计gn(x)和^fn(x),并在适当条件下证明了gn(x) 和^fn(x) 分别是g(x)和f(x)的强一致相合估计,同时给出了相应的收敛速度.
本文探讨了非平稳NA序列部分和的精确渐近性.以前的文献在讨论NA序列此类极限性质时都附加有强平稳条件的限制,这必然会给一些问题的研究带来不便.周知,非平稳NA序列在许多实际问题中是大量存在的,所以解除强平稳条件的束缚具有较大的理论和实际意义,这正是本文的目的之所在,同时本文也将已有的一些结果包含成为特殊情形.
通过建立NA随机变量最大部分和的一些概率指数不等式,给出了具有不同分布 的NA随机变量列有界重对数律的一些结果,因此推广了由R.Wittmann建立的独立随机 变量的相关结果.
本文讨论了不同分布NA列Stout型加权和的完全收敛性和强稳定性,推广并改进了Stout[1]关于iid列的相应结果,从而将赵林城[2]关于独立误差的方差估计的强收敛速度的理想结果推广到NA误差的场合.
NA样本下研究最近邻密度估计的相合性,给出弱相合性、强相合性、一致强相合性以及它们的收敛速度的充分条件,同时研究了失效率函数估计的一致强相合性。

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