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Φ-混合样本下一类统计泛函的渐近性质

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毕业论文范文题目：Φ-混合样本下一类统计泛函的渐近性质，论文范文关键词：Φ-混合样本下一类统计泛函的渐近性质
Φ-混合样本下一类统计泛函的渐近性质毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：经验似然方法是处理非参数模型的一种重要方法.它由Owen首先引入,随后Chen,Chenandhall,QinandLawless,Kitamura,秦永松,苏淳等人对该方法进行了深入研究,发现经验似然方法具有许多优点.ChenandQin已经证明了,经验似然方法能有效利用附加信息,即使在有限样本下,它也能使有附加信息情形下统计参数的估计比没有附加信息情形下统计参数的估计更精确.Chenetal指出,利用经验似然方法做时间序列模型的拟合优度检验有两大优点,一是由于经验似然比统计具有分布特性,因而使检验自动处理与非参数拟合有关的变量(如协方差等),二是经验似然比检验统计量的渐近分布与未知参数无关,因而可以避免二次插值计算.因此,经验似然方法不仅在理论上得到了重视,而且在应用统计方面得到了广泛应用（略..）.本文在强平稳,混合样本下利用经验似然方法做如下三个方面的研究,并得到相应的一些结果.一.混合样本下分位数经验似然估计的渐近性质假设为强平稳,混合序列,1.对j≥1，我们用F（）和分别表示和的分布函数.对，假设和的分布密度存在，分别用和表示.假设q-分位数是唯一定义的.我们用分组经验似然比方法去构造的置信区间.首先，我们考虑通常的经验似然比统计量.对某些，设是某一Borel可测函数，满足(1.1)设,.令根据ChenandHall[9]的定义，通常的经验似然比统计量为其中满足方程WP=4(1.2)我们做如下假设.假设A:（1）对某些在的某领域内存在并且在点连续，其中是的阶导数.对在有直到阶的偏导数并且在点连续.（2）满足（1.1）并且有界且有紧支撑.，当时，（3）1，非增，并且记下面我们将证明，在条件A下，收敛,且.定理1.1若（本文此处忽略..）假设A成立目0，则,当由于未知，上面结果没有实用意义，我们采用分组经验似然方法去克服通常经验似然比方法的缺点.设α≤1/3，ɡ=令ɡ.我们考虑下面的分组经验似然比：.易得(对数)分组经验似然比统计量：(1.3)其中满足方程WP=5(1.4)定理1.2.若假设A成立且0，则,当.二.有附加信息下混合样本的条件分位数经验似然估计的渐近性质设是来自统计的强平稳,混合随机序列.记其中和分别X和是的第个分量.假设定义在给定下，的分位数为.假设在给定的条件下，可以获得分布函数的一些附加信息，即存在个已知函数满足(2.0)其中是维向量.当我们只知道总体条件分布的部分信息时,这个模型是很有意义的.假设强平稳,混合序列，设和的密度存在，分别用和表示，又设存在.我们需要下面的符号（假设它们都存在）.WP=6其中表示或在上的模，我们用和分别表示向量和矩阵（文章此处忽略..）的第个分量和第个元素.对某些，设，当时,,而且是某一Borel函数，满足(2.1)其中为非负整数.没有附加信息下的一般核估计量的核估计量定义为,(2.2)这样，的一般核估计量定义为（参看刘京军等）.(2.3)为了获得的渐近分布，我们需要下面的条件B:（1）、对某些和分别在和的某领域内有关于的阶连续编导数.对在点连续.0和0.（2）、1，非增，且（3）、K满足（2.1）并且有界且有紧支撑.（4）且定理2.1假设条件B的（1）到（4）满足，则,(2.4)其中(2.5)WP=72)有附加信息（2.0）的情况下，估计量根据[15]，在(2.0)下，L的经验似然函数定义为其中，约束条件是易得(2.6)其中是下面方程(2.7)的解.则新的估计量定义为.(2.8)这样，新的估计量定义为(2.9)我们需要下面的条件C:（5）.存在某些使得（6）.在的某一邻域内有直到阶连续的联合偏导数。在点连续,正定，对和在连续，（7）.且,（8）（文章此处忽略..）..定理2.2假设条件B的（1）到（3）及条件C的（5）到（8）成立，则(2.10)WP=8其中(2.11)注1:可以证明进而，当时，，这样，关于的信息掌握得越多，其渐近方差就越小.三.在附加信息下混合样本的估计及分位数估计的近性质1）经验似然方法设强平稳，混合序列，混合速度满足样本分布函数为表示点的多重分布.令则在　　　　　（3.1）条件下，经验似然函数定义为　　,其中为已知函数.如果0在点的凸包内，则L存在且唯一。这时其中(3.2)WP=9满足方程(3.3)令,(3.

以上为本篇毕业论文范文Φ-混合样本下一类统计泛函的渐近性质的介绍部分。

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