学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示
二维指数信号模型中参数随机加权估计的渐近正态性
作 者: 刘云飞
导 师: 吴耀华
学 校: 中国科学技术大学
专 业: 概率论与数理统计
关键词: 二维指数信号模型 渐近正态性 随机加权
分类号: O211.67
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 13次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
内容摘要
二维指数信号模型在统计信号处理和纹理分类中有广泛应用。本文借助回归模型中随机加权逼近的构造方法,给出了二维指数信号模型中参数的随机加权最小二乘估计,并证明了随机加权估计具有强相合性和渐近正态性。
|
全文目录
摘要 3-4 Abstract 4-6 第一章 引言 6-12 1.1 Bootstap方法与随机加权法 6-8 1.2 关于二维指数信号模型中参数估计的已有结果 8-12 第二章 主要结果 12-14 第三章 定理的证明 14-22 参考文献 22-24 致谢 24
|
相似论文
- 均值协方差模型中非约束参数的最大似然估计,O212.1
- 有缺失协变量的相对危险率模型的估计理论及其渐近性质,O212.1
- NA随机变量列的完全收敛性,O211.4
- 缺失数据下广义线性模型参数拟似然估计的相合性和渐近正态性,O212.1
- 广义线性模型中极大拟似然估计的相合性与渐近正态性,O212.1
- 复杂系统可靠度U统计量估计及性质,N941.4
- α混合样本优化型CVaR估计的大样本性质,F832.51
- ARCH模型参数的随机加权线性估计,F830
- 缺失纵向数据下半参数回归模型的分析研究,O212.1
- 缺失数据下两类半参数模型的估计和大样本性质,O212.1
- 缺失数据情形非参数回归函数的估计,O212.1
- 负相关序列的收敛性,O211.4
- 变系数模型的估计,O212.1
- D族相依随机变量的随机加权和的尾概率的渐近估计,O211.5
- 在强混合条件下自回归模型中误差密度估计的渐近性质,O211.67
- 函数系数部分线性模型的B样条估计,O212.1
- 函数空间上的近邻域估计的渐近性质,O174
- 广义线性模型中LS-SCAD估计的渐近性质,O212.
- 分组数据下竞争风险混合模型的极大似然估计,O212.1
- 自适应变系数EV模型的估计及性质,O212.1
中图分类: > 数理科学和化学 > 数学 > 概率论与数理统计 > 概率论(几率论、或然率论) > 随机过程 > 期望与预测
© 2012 www.xueweilunwen.com
|