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安徽省自然科学基金(1408085QA02)

作品数:6 被引量:4H指数:2
相关作者:陈志勇杨文志徐陈郑璐璐王学军更多>>
相关机构:安徽大学中国科学技术大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金安徽省自然科学基金安徽高校省级自然科学研究基金更多>>
相关领域:理学更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇理学

主题

  • 2篇END
  • 1篇移动平均过程
  • 1篇英文
  • 1篇优良性
  • 1篇收敛性
  • 1篇随机变量序列
  • 1篇随机效应模型
  • 1篇完全收敛性
  • 1篇加权
  • 1篇加权和
  • 1篇方差分量
  • 1篇NONPAR...
  • 1篇AA
  • 1篇CONVER...
  • 1篇EAN
  • 1篇ERRORS
  • 1篇ESTIMA...
  • 1篇BAYES估...
  • 1篇CONVER...
  • 1篇Ρ-MIXI...

机构

  • 3篇安徽大学
  • 2篇中国科学技术...

作者

  • 1篇王学军
  • 1篇郑璐璐
  • 1篇徐陈
  • 1篇杨文志
  • 1篇陈玲
  • 1篇陈志勇
  • 1篇韦来生

传媒

  • 2篇Chines...
  • 1篇中国科学技术...
  • 1篇应用概率统计
  • 1篇山东大学学报...

年份

  • 2篇2017
  • 1篇2016
  • 1篇2015
  • 1篇2014
6 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
END随机变量序列加权和的完全收敛性(英文)被引量:2
2014年
主要研究了END随机变量序列加权和的完全收敛性.在适当的权系数条件下以及适当的矩条件下,建立了END随机变量序列加权和的完全收敛性结果.所得结果推广了独立序列和负相依序列的相应结果.
徐陈郑璐璐陈志勇王学军
关键词:完全收敛性加权和
END随机变量移动平均过程的完全矩收敛性被引量:2
2015年
构造了基于END随机变量序列的移动平均过程,利用END随机变量序列的矩不等式,建立了END随机变量序列移动平均过程的完全矩收敛。作为推论,得到该过程的完全收敛性。
钱硕歌杨文志
关键词:移动平均过程
随机效应模型中方差分量的Bayes估计及其优良性
2016年
在平衡单向分类随机效应模型中,假定方差分量具有共轭先验分布,在加权平方损失下导出了方差分量的Bayes估计;在均方误差准则下研究了方差分量的Bayes估计相对于经典统计方法中的ANOVA估计的优良性.最后,给出了本文主要结果的一个注释.
陈玲韦来生
关键词:随机效应模型方差分量BAYES估计
Convergence Rate of Estimator forNonparametric Regression Model under ρ-mixing Errors
2017年
In this paper, we investigate the nonparametric regression model based on ρ-mixing errors, which are stochastically dominated by a nonnegative random variable. Weobtain the convergence rate for the weighted estimator of unknown function g(x) in pth-mean, which yields the convergence rate in probability. Moreover, an example of the nearestneighbor estimator is also illustrated and the convergence rates of estimator are presented.
ttU QiHUANG QianYANG Wen-zhiLI Xiao-qin
关键词:Ρ-MIXINGNONPARAMETRIC
The Convergence of a Moving Average Process of AANA Random Variables
2017年
Based on the asymptotically almost negatively associated(AANA) random variables, we investigate the complete moment convergence for a moving average process under the moment condition E[Y log(1 + Y)] < ∞. As an application, Marcinkiewicz-Zygmundtype strong law of large numbers for this moving average process is presented in this paper.
TAN Jia-xinHUANG QianHU QiYANG Wen-zhi
共1页<1>
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