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      強(qiáng)混合刪失數(shù)據(jù)密度函數(shù)估計的r階相合性*

      2013-09-12 03:05:30吳群英葉彩園
      關(guān)鍵詞:理學(xué)院群英理工大學(xué)

      劉 艷,吳群英,葉彩園

      (桂林理工大學(xué)理學(xué)院,廣西桂林 541006)

      強(qiáng)混合刪失數(shù)據(jù)密度函數(shù)估計的r階相合性*

      劉 艷,吳群英,葉彩園

      (桂林理工大學(xué)理學(xué)院,廣西桂林 541006)

      在α-混合序列下,研究了基于刪失數(shù)據(jù)的密度函數(shù)f(x)核估計的r(r>2)階相合性,并給出了失效率函數(shù)λ(x)的估計,且證明了其r(r>2)階相合性.

      α-混合;刪失數(shù)據(jù);核估計;r階相合性

      1 相關(guān)定義

      在統(tǒng)計分析中,經(jīng)常存在需要對給定事件發(fā)生的時間進(jìn)行估計和預(yù)測.在記錄數(shù)據(jù)時,由于觀測時間的局限,觀察對象在進(jìn)入或退出試驗的隨機(jī)性,以及對生存數(shù)據(jù)試驗的設(shè)計,都可能使人們記錄不到事件發(fā)生的具體時間,而只能記錄到事件發(fā)生在某一段時間內(nèi),這樣的數(shù)據(jù)稱之為刪失數(shù)據(jù)[1],如果事件發(fā)生的時間大于某個時間點,稱為右刪失數(shù)據(jù),反之稱為左刪失數(shù)據(jù).

      對α-混合序列的大樣本性質(zhì)已有很多文獻(xiàn)作了研究,如劉君[3]研究了α-弱相依序列加權(quán)和的幾乎處處中心極限定理,楊善朝[4]研究了α-混合序列和的強(qiáng)大數(shù)律及其應(yīng)用,許冰[5]研究了α-混合序列的完全收斂性等.對刪失數(shù)據(jù)的研究近些年也得到了廣泛的關(guān)注,如徐芹[6]在{Xi,i≥1}和{Yi,i≥1}分別是獨立隨機(jī)變量時,研究了刪失數(shù)據(jù)下線性回歸模型的參數(shù)估計;薛留根[7]研究了刪失數(shù)據(jù)下核密度估計的誤差分布的強(qiáng)逼近等.筆者研究了在{Xi,i≥1}是同分布α-混合序列,{Yi,i≥1}是獨立同分布序列,且{Xi,i≥1}與{Yi,i≥1}相互獨立時,fn(x)和λn(x)的r階相合性.文中出現(xiàn)的c均表示與n無關(guān)的常數(shù).

      2 引理及定理

      引理1[8]設(shè){Xn,n≥1}是一列α-混合隨機(jī)變量,混合系數(shù)是α(n),{Yn,n≥1}是一列獨立同分布隨機(jī)變量,{Xn,n≥1}與{Yn,n≥1}之間是獨立的,則序列{(Xn,Yn),n≥1}是α-混合的,且混合系數(shù)是4α(n),特別地,Zn=min{Xn,Yn}(n≥1)也是α-混合的.

      引理2[9]X1,X2,...,Xn是一列α-混合序列,設(shè)r>2,EXi=0,存在μ>0,λ>r(r+μ)/2μ,且α(n)=O(n-λ),E|Xi|r+μ<∞,則對任意的ε>0,存在常數(shù)c,有

      定理1 設(shè){Xi,i≥1}是同分布α-混合隨機(jī)變量,{Yi,i≥1}是獨立同分布隨機(jī)變量,Xi獨立于Yi,若滿足條件(?。┖停áⅲ?,且f(x)在R上一致連續(xù),分布函數(shù)G(x)連續(xù),當(dāng)

      則對任意r>2,有E|fn(x)-f(x)|r→0.

      定理2 設(shè)定理1的條件滿足,且分布函數(shù)F(x)和H(x)連續(xù),則對任意r>2,有E|λn(x)-λ(x)|r→0.

      結(jié)合引理3,有如下推論:

      推論1 定理1條件滿足,則對任意的0<r*≤2,有E|fn(x)-f(x)|r*→0.

      推論2 設(shè)定理1條件滿足,則對任意的0<r*≤2,有E|λn(x)-λ(x)|r*→0.

      3 定理的證明

      定理1證明 由Cr不等式,顯然有

      根據(jù)引理1可知Wi也是α-混合序列,對比(3)式的證明過程,且由H(x),G(x)和f(x)的連續(xù)性,以及基本條件(ⅱ),同理可得

      類似于(10)式的證明,同理可證

      綜合(12),(13)式,定理2得證.

      推論的證明可由引理3直接得證.

      [1] 吳 蕾.刪失數(shù)據(jù)下的時間序列模型參數(shù)估計及預(yù)測[D].上海:華東師范大學(xué),2011.

      [2] ROSENBLATT M.A Central Limit Theorem and a Strong Mixing Condition[J].Proc.Nat.Acad.Sc.U.S.A.,1956,42:43-47.

      [3] 劉 君.α-弱相依序列加權(quán)和的幾乎處處中心極限定理[J].吉林大學(xué)學(xué)報:理學(xué)版,2011,49(1):79-81.

      [4] 楊善朝.α-混合序列和的強(qiáng)大數(shù)律及其應(yīng)用[J].高校應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)報,1996,11(4):443-450.

      [5] 許 冰.α-混合序列的完全收斂性[J].科學(xué)通報,1997,42(8):813-817.

      [6] 徐 芹.刪失數(shù)據(jù)下線性回歸模型的參數(shù)估計[J].大學(xué)數(shù)學(xué),2011,27(6):60-64.

      [7] 薛留根.刪失數(shù)據(jù)下密度核估計的誤差分布的強(qiáng)逼近[J].工程數(shù)學(xué)學(xué)報,2003,20(4):80-84.

      [8] CAI Zong-wu.Asymptotic Properties of Kaplan-Meier Estimator for Censored Dependent Data[J].Statistics &Probability Letters,1998,37:381-389.

      [9] YANG S C.Maximal Moment Inequality for Partial Sums of Strong Mixing Sequences and Application[J].Acta.Math.Sinica:English Series,2007,23:1 013-1 024.

      [10] 吳群英.混合序列的概率極限理論[M].北京:科學(xué)出版社,2006:22.

      (責(zé)任編輯 向陽潔)

      r-th Consistency of the Density Function for Strong Mixing Censored Data

      LIU Yan,WU Qun-ying,YE Cai-yuan
      (College of Science,Guilin University of Technology,Guilin 541006,Guangxi China)

      This paper discusses the r-th(r>d)consistency of the kernel estimation for a density function f(x)based on censored data fromα-mixing sequence.For practical purposes,the estimation of the hazard functionλ(x)is given,and the r-th consistency is proved.

      α-mixing sequence;censored data;kernel estimation;r-th consistency

      O211.67

      A

      10.3969/j.issn.1007-2985.2013.04.005

      1007-2985(2013)04-0019-04

      2013-03-13

      國家自然科學(xué)基金資助項目(11061012);廣西省高校人才小高地建設(shè)創(chuàng)新團(tuán)隊資助計劃(桂教人(2011)47號);廣西省研究生教育創(chuàng)新計劃項目(2011105960202M32);廣西省自然科學(xué)基金資助項目(2012GXNSFAA053010)

      劉 艷(1988-),女,山西長治人,桂林理工大學(xué)理學(xué)院碩士,主要從事概率統(tǒng)計研究

      吳群英(1961-),女,廣西桂林人,桂林理工大學(xué)理學(xué)院教授,博士,主要從事概率統(tǒng)計研究,E-mail wqy666@glut.edu.cn.

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