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函数指标集上经验过程的贝叶斯自助方法(英文)
Bayesian Bootstrap for Empirical Processes Indexed by a Class of Functions
【摘要】 设F是一个有界或无界的函数指标集 .对几乎所有的样本序列 ,函数指标集上贝叶斯自助经验过程 (BBEP)条件地依分布收敛到一个P 桥过程 ,即 :在同一指标集上 ,BBEP和经验过程几乎肯定地有相同的极限分布 .因此能够使用BBEP去模拟经验过程
【Abstract】 Let F\ be a class of bounded or unbounded functions. It is shown that, for almost all sample sequences, Bayesian bootstrapped empirical processes (BBEP) indexed by a class of functions conditionally converge in distribution to a P bridge process, i\^e.BBEP and empirical processes over the same index class have the same limit distribution almost surely. Therefore, one can use BBEP to simulate empirical processes.
【关键词】 贝叶斯自助方法;
经验过程;
条件中心极限定理;
【Key words】 Bayesian bootstrap; empirical process; conditional central limit theorem;
【Key words】 Bayesian bootstrap; empirical process; conditional central limit theorem;
【基金】 国家自然科学基金资助项目!(196 6 10 0 1);广东省高等教育厅自然科学基金资助项目!(199989)
- 【文献出处】 中山大学学报(自然科学版) ,Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni , 编辑部邮箱 ,2000年05期
- 【分类号】O212
- 【被引频次】1
- 【下载频次】59