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应用数学学报  1995, Vol. 18 Issue (4): 559-566    DOI:
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k-近邻回归估计的泛函中心极限定理
秦更生
四川大学数学系 成都610064
FUNCTIONAL CENTRAL LIMIT THEOREM OF k-NN REGRESSION ESTIMATOR
QIN GENGSHENG
Department of Mathematics, Sichuan University, Chengdu 610064
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摘要 本文研究基于随机完全数据和删失数据回归函数的k-近邻估计,在较为一般的条件下证明了估计序列作为由S(SRd)为指标集的随机过程序列依分布收敛到高斯过程.
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秦更生
关键词k-近邻估计   完全数据   删失数据   高斯过程     
Abstract: In this paper k-NN estimator of regression function is constructed based on randomly complete data and censored data. Under some mild conditions, it is shown that the sequence of estimator considered as a general sequence of stochastic processes indexed by S(SRd) converge to a Gaussian processes.
Key wordsk-NN estimator   complete data   censored data   Gaussian processes   
收稿日期: 1992-10-12;
基金资助:国家自然科学基金
引用本文:   
秦更生. k-近邻回归估计的泛函中心极限定理[J]. 应用数学学报, 1995, 18(4): 559-566.
QIN GENGSHENG. FUNCTIONAL CENTRAL LIMIT THEOREM OF k-NN REGRESSION ESTIMATOR[J]. Acta Mathematicae Applicatae Sinica, 1995, 18(4): 559-566.
 
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