【摘 要】
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频率插值估计与核密度估计有着相似的收敛速度,但比直方图估计的收敛速度快,对于大量的二元数据集合,频率插值估计计算的简单性和决定确切等概率轮廓精度的便捷性使得频率插值估计比具有高精度的核密度估计更有价值。在拓广负相依样本下,通过一Berstein型指数不等式探讨频率插值估计的强相合性,并在适中的条件下得到了对应的收敛速度,给出的极大矩不等式可用于统计学中加权估计渐近性质的研究,尤其对最小二乘估计、非参数回归估计以及非参数密度估计等有一定的促进作用。
【基金项目】
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安徽省高等学校自然科学研究重点项目“若干相依随机变量的极值Rosenthal型不等式及其应用”(KJ2020A0122),合肥师范学院省级科研平台专项项目“基于数学建模的股票价格趋势研究”(2020PT25)。
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频率插值估计与核密度估计有着相似的收敛速度,但比直方图估计的收敛速度快,对于大量的二元数据集合,频率插值估计计算的简单性和决定确切等概率轮廓精度的便捷性使得频率插值估计比具有高精度的核密度估计更有价值。在拓广负相依样本下,通过一Berstein型指数不等式探讨频率插值估计的强相合性,并在适中的条件下得到了对应的收敛速度,给出的极大矩不等式可用于统计学中加权估计渐近性质的研究,尤其对最小二乘估计、非参数回归估计以及非参数密度估计等有一定的促进作用。
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