杨瑛
- 作品数：11 被引量：5H指数：2
- 供职机构：北京大学数学科学学院概率统计系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：理学自然科学总论更多>>
- 回归曲线的加权正交级数估计
- 1994年
- 回归曲线的加权正交级数估计杨瑛（北京大学概率统计系，北京１００８７１）国家自然科学基金资助项目．１９８９年１２月３日收到．１９９０年１１月２２日收到第一次修改稿．１９９２年８月７日收到第二次修改稿．一、引论自１９６２年Ｃｅｎｃｏｖ［１］提出了密度函数...
- 杨瑛
- 关键词：强相合性
- L＿1交叉核实最近邻估计的渐近性质
- 1995年
- 考虑非参数回归模型Ｙ＿ｉ＝ｇ（ｘ＿ｉ）＋ｅ＿ｉ，ｉ≥１，其中ｇ（·）是待估计的光滑函数，｛ｘ＿ｉ，ｉ≥１｝是区间［０，１］上的非随机设计点｛ｅ＿ｉ，ｉ≥１｝是ｉ，ｉ，ｄ，随机变量，本文研究最近邻估计其中ｈ￣＊利用平均绝对误差的Ｌ＿１交叉核实方法选择在适当的条件下，证明了该估计的强相合性。
- 李沐春杨瑛
- 关键词：最近邻估计强相合性渐近性质
- 非参数回归模型误差分布估计的大样本性质被引量：2
- 1997年
- 讨论了非参数回归模型中误差分布密度估计的渐近正态性和收敛速度等大样本性质
- 杨瑛
- 关键词：非参数估计非参数回归模型大样本
- 线性回归模型中的最小距离估计：φ－混合情形
- 1996年
- 考虑线性回归模型Ｙｎｉ＝ｘｎｉβ＋ｅｎｉ，ｉ＝１，…，ｎ，其中β是待估计的未知参数，ｘｎｉ是已知的常数。假定对每个ｎ，ｅｎ１，…，ｅｎｎ与ξ１，…，ξｎ同分布，其中｛ξｔ，ｔ＝…，－１，０，１，…｝是定义于概率空间（Ω，Ｂ，Ｐ）上取值于Ｒ的严平稳φ混合序列。研究了一类由Ｃｒａｍｒ－ｖｏｎＭｉｓｅｓ型距离所定义的参数β的最小距离估计的渐进性质。
- 杨瑛
- 关键词：Ψ-混合渐近正态性线性回归模型
- 非参数回归函数最近邻估计误差分布的随机加权逼近
- 1999年
- 本文研究回归函数的最近邻估计的分布逼近问题．在一定条件下得到了最近邻回归估计误差的逼近分布，且逼近的精度比正态逼近精度更高．
- 王炳章杨瑛
- 关键词：最近邻估计回归函数非参数回归
- 非参数回归的L_1-cross-validation最近邻估计的强相合性
- 1993年
- 考虑非参数回归模型:Y_i=g(x_i)+e_i,i≥1,其中g是待估计的连续函数,{x_i,i≥1}是非随机的,{e_i,i≥1)是iid随机误差。在本文中,我们讨论最近邻估计g_(n,h)(x)=1/h∑Y_(R_(i,x)^(n)),其中h利用L_1-cross-validation方法选择,在一定条件下,证明了L_1-cross-validation最近邻估计的强相合性。
- 杨瑛
- 关键词：最近邻估计强相合性非参数回归
- L_2-Cross-Validation最近邻中位数估计的相合性:m-相依情形被引量：1
- 2000年
- 给出了ｍ－相依情形的Ｌ２－Ｃｒｏｓｓ－Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ最近邻中位数估计的弱相合性和用Ｌ_２－Ｃｒｏｓｓ－Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ方法选择的光滑参数的下界．
- 杨瑛王炳章
- 关键词：相合性
- 非参数回归的L_1-Cross-Validation最近邻中位数估计的强相合性
- 1993年
- 考虑非参数回归模型Yi=g（xi）+ei,i≥1,其中g（x）是待估计的连续函数,{xi,i≥1}是非随机的,{ei,i≥1}是iid随机误差,在本文中,我们讨论最近邻中位数估计（x）=m(Y（i（1））,…,Yi（h*）=Yi（1）,…,Yi（h*）之中位数,其中h*利用L1—Cross—Validation方法选择,在一定条件下,建立了L1—Cross—Validation最近邻中位数估计的强相合性。
- 郑忠国杨瑛
- 关键词：非参数回归
- 非参数回归的CV NN中位数估计的相合性
- 1992年
- 考虑非参数回归模型Y_i=g(x_i)+e_i,其中g(x)是待估的连续函数,x_i是非随机的,e_i是i.i.d.随机误差。笔者讨论最近邻中位数估计g_(n,h)(x_i)=m(Y_i(1),…,Y_i(h))=Y_i(1),…,Y_i(h)的中位数,其中h利用平均平方误差意义下的cross-validation方法选择。在一定条件下,建立了cross-validation最近邻中位数估计的相合性。
- 杨瑛
- 关键词：非参数回归
- 答Mricz猜想
- 1992年
- 本文构造了两个例子来说明1987年Moricz提出的两个猜想成立。
- 杨瑛
