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浙江大学学报（理学版）
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数学与计算机科学     
随机删失场合基于 Synthetic Data 的回归 函数核估计的强相合性
(杭州大学数学与信息科学系　杭州 310028)
Regression Function Kernel Estimation Based on Synthetic Data under Random Censorship
(Department of Mathematics and Information Sciences of Hangzhou University, Hangzhou 310028)
 全文: PDF(175 KB)  
摘要： 本文改进了文献[ 1] 中窗宽的条件; 并且讨论了随机删失场合基于 Synthetic Data 的回归函数递推核 估计的强相合性,所得结论均与完全样本情况相对应.
关键词： 随机删失;  核估计;  递推核估计;  Synthetic Data 方法;  强相合性    
Abstract: This paper improves the condition of window size in paper[ 1 ] ,and obtains the strong consistency of the curisive kernel estimator of m(x)under randomly censored data using the synthetic data method. The condition on window size hn and kernel function k(x)are consistent w ith those under the complete sample case.
Key words: random censorship    kernel estimation    cursive kernel estimator    strong consistency
出版日期: 2017-12-06
CLC:  O212.7  
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赵　霞　周观珍

引用本文:

赵　霞　周观珍. 随机删失场合基于 Synthetic Data 的回归 函数核估计的强相合性 [J]. 浙江大学学报（理学版）, .

Zhao Xia　Zhou Guanzhen. Regression Function Kernel Estimation Based on Synthetic Data under Random Censorship . Journal of Zhejiang University (Science Edition), .

链接本文:

https://www.zjujournals.com/sci/CN/    或    https://www.zjujournals.com/sci/CN/Y1998/V25/I4/1

[1] 欧阳资生. 固定设计下权函数估计的相合性[J]. 浙江大学学报（理学版）, 1998, 25(2): 1-7.