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搜索结果: 1-6 共查到强逼近相关记录6条 . 查询时间(0.181 秒)
本文讨论由独立同分布随机变量列产生的线性过程的泛函型重对数律和强逼近, 同时又给出由NA随机变量列产生的线性过程的重对数律.
多通道Assembly-like排队系统的强逼近
本文建立了在截断数据下乘积限估计的强表示结果,其误差项的收敛速度达到重对数律.作为应用,推出了乘积限估计的重对数律和强逼近等深刻结果.
用随机加权法给出了半参数回归模型中参数的随机加权M估计,在一般的条件下证明了用随机加权统计量的分布逼近原估计量误差的分布的强有效性,并给出了M估计的最优强收敛速度.
设${X_j,j\in J^d}(d\geq1)$为取值于R上的$\varphi$-混合且强平稳的随机场,$EX_j=0$.A为$[0,1]^d\bigcapB^d$上一集类.本文主要讨论由${X_j,j\inJ^d}$所产生的集指标部分和过程${S_n(A),A\in A}$的强逼近问题.
设 Y_i=(Y_(1i),…,Y_(ki)),i=1,…,n 为 k 维 i.i.d.随机样本,θ=(θ_1,…,θ_k)'为总体的未知参数,设存在 k 个正整数 m_t(≤n—1),t=1,…,k,及 k 个分别为 m_1,m_2,…,m_k 元对称的 Borel 可测函数...

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