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随机删失场合基于Synthetic Data的回归函数核估计的强相合性

Regression Function Kernel Estimation Based on Synthetic Data under Random Censorship

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【作者】 赵霞周观珍

【Author】 Zhao Xia Zhou Guanzhen (Department of Mathematics and Information Sciences of Hangzhou University, Hangzhou 310028)

【机构】 杭州大学数学与信息科学系

【摘要】 本文改进了文献[1]中窗宽的条件;并且讨论了随机删失场合基于SyntheticData的回归函数递推核估计的强相合性,所得结论均与完全样本情况相对应

【Abstract】 This paper improves the condition of window size in paper ,and obtains the strong consistency of the curisive kernel estimator of m(x) under randomly censored data using the synthetic data method.The condition on window size h n and kernel function k(x) are consistent with those under the complete sample case.

  • 【文献出处】 杭州大学学报(自然科学版) ,JOURNAL OF HANGZHOU UNIVERSITY(NATURE SCIENCE) , 编辑部邮箱 ,1998年04期
  • 【分类号】O212.7
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