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设非参数回归模型ｙｉ＝ｆ（ｘｉ）＋εｉ，ｉ＝１，．．．，ｎ，ｆ（ｘ）是〔０，１〕上的未知的非参数回归函数，ｆ（ｘ）的核估计具有一个光滑参数ｈ分别利用ＣＶ和ＧＣＶ准则来选择参数ｈ，得到ｆ（ｘ）的核估计及相应的Ｓｔｅｉｎ估计，本文证明了这类估计在强收敛意义下是渐近最优的。
非参数回归估计中CV和GCV准则的渐近最优性
【摘 要】
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设非参数回归模型ｙｉ＝ｆ（ｘｉ）＋εｉ，ｉ＝１，．．．，ｎ，ｆ（ｘ）是〔０，１〕上的未知的非参数回归函数，ｆ（ｘ）的核估计具有一个光滑参数ｈ分别利用ＣＶ和ＧＣＶ准则来选择参数ｈ，得到ｆ（ｘ）的核估计及相应的Ｓｔｅｉｎ估计，本文证明了这类估计在强收敛意义下是渐近最
【机 构】
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湖南师范大学长沙410006
【出 处】
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数理统计与应用概率
【发表日期】
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1995年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金,,高校博士学科点专项科研基金
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