简介
本书是陈希孺院士的自选集,包含他自20世纪60年代以来所发表的百余篇论文中的25篇,内容涉及参数估计、线性统计模型(LS估计、M估计等)、非参数统计(U-统计量、线性秩统计量、非参数回归和密度估计等)等领域,反映了他在这些领域领域基本成果。
目录
1 On Minimax Invariant Estimation of Scale and Location Parameters
2 拟秩统计量的一极限定理
3 具任给精确度的区间估计的存在问题
4 线性模型中误差方差估计的Berry-Esseen界限
5 线性估计弱相合性的一个问题
6 最近邻密度估计的收敛速度
7 U-统计量的分布的非一致性收敛速度
8 On One Conjecture of R.S.Singh
9 Exponential Bounds of Posterior Risk for k-NN Prediction
10 Uniform Convergence Rates of Kernel Density Estimators
11 The Optimal Rate of Convergence of Error for k-NN Median Regression Estimates
12 只有一个转变点的模型的假设检验和区间估计
13 Strong Consistency of M-Estimates in Linear Models
14 Estimation of Multivariate Binary Density Using Orthogonal Functions
15 线性模型中最小一乘估计的渐近正态性
16 Asymptotic Theory of Least Distances Estimate in Multivariate Linear Models
17 On a Problem of Existence of Consistent Estimate
18 Consistency of Minimum L1-norm Estimates in Linear Models
19 线性模型参数M估计的线性表示
20 低阶矩条件下线性回归最小二乘估计弱相合的充要条件
21 Gauss-Markov条件下最小二乘估计的强相合性
22 多元线性回归最小二乘估计的一个非正常表现
23 On a Problem of Strong Consistency of Least Absolute Deviation Estimates
24 A Tobin-type Estimate of Censored Linear Models
25 Cramer-von Mises检验的非无偏性
文章原载索引
陈希孺统计文选
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