幾類新型相依條件下隨機(jī)變量的極限定理.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文討論了幾種常見的混合定義下的隨機(jī)變量序列的極限性質(zhì)，主要內(nèi)容包括以下幾方面。
　　 本文的第一部分討論了Causal過程的一些統(tǒng)計推斷的極限性質(zhì).利用Wu(2005)中提出的物理相依系數(shù)描述隨機(jī)變量的相依性，我們通過鞅逼近的方法得到了核密度估計的一個非一致Berry-Esseen界，以及光滑分位數(shù)估計的Bahadur表達(dá)式。
　　 本文的第二部分討論了Berks et al.(2009)等提出的S-混合隨機(jī)變量序列.

2、我們證明了當(dāng)樣本S-混合時，Parzen(1965)提出線性核分位數(shù)估計是對經(jīng)典的樣本分位數(shù)估計的有效改進(jìn).當(dāng)樣本的分布函數(shù)滿足不同的光滑性假設(shè)時，我們分別給出了線性核分位數(shù)估計的Bahadur表達(dá)式與相合性，以及Bahadur-Kiefer表達(dá)式與一致相合性。
　　 本文最后一部分討論了由ψ-混合或NA隨機(jī)變量序列生成的線性過程的精確漸近性.精確漸近性是完全收斂性的精細(xì)化，一直受到研究者們的重視.本文中我們在較弱的矩條件假設(shè)下

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