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      帶零點噪聲密度函數(shù)的小波估計

      2016-10-18 08:51:05王晉茹張慶慶
      關(guān)鍵詞:病態(tài)收斂性零點

      王晉茹,張慶慶

      (北京工業(yè)大學(xué)應(yīng)用數(shù)理學(xué)院,北京 100124)

      帶零點噪聲密度函數(shù)的小波估計

      王晉茹,張慶慶

      (北京工業(yè)大學(xué)應(yīng)用數(shù)理學(xué)院,北京 100124)

      利用小波方法研究含零點噪聲的密度去卷積問題,構(gòu)造了密度函數(shù)的小波估計器,并給出其在Besov空間中的上界估計.結(jié)果表明:本文的估計器是自適應(yīng)的,且推廣了文獻[4,6]的結(jié)論.

      Besov空間;小波估計器;自適應(yīng);收斂率

      本文主要考慮如下模型:假設(shè)隨機變量為觀測數(shù)據(jù),且滿足

      式中:Xl與εl為相互獨立的隨機變量;g(t)為隨機噪聲{εl}l∈{1,2,…,n}所對應(yīng)的已知密度函數(shù).研究目標是估計隨機變量X的密度函數(shù)fX(t).

      設(shè)p≥1,Lp( RR)表示實直線 RR上的Lp可測空間,F(xiàn)[f](ξ)表示函數(shù)f(t)∈L1( RR)的Fourier變換.一般地,隨機噪聲的密度函數(shù)滿足

      式中:ξ∈ RR;c>0;b>0;α≥0;γ∈ RR為常數(shù).若α= 0,γ>0,則稱噪聲為適度病態(tài)噪聲;若α>0,則稱噪聲為嚴重病態(tài)噪聲.在式(2)的條件下,許多作者利用小波方法構(gòu)造未知密度函數(shù)的估計器,并研究其在Besov空間的最優(yōu)收斂性[1-3].

      然而在某些實際問題中,例如均勻分布隨機變量密度函數(shù)的特征函數(shù)有零點,故不滿足式(2).為此,2011年Delaigle等[4]將條件(2)推廣為含零點情形,即

      式中:常數(shù)c>0;b>0;T>0;ν≥0;α≥0;γ∈ RR(如果α=0,則假設(shè)γ>0).在式(3)條件下,Delaigle等[4]利用核估計方法構(gòu)造Sobolev空間中密度函數(shù)的估計器,并研究其MISE收斂性.2014年,Guo等[5]利用小波方法構(gòu)造估計器,并研究其在適度病態(tài)噪聲(即α=0)下Besov空間中的Lp風(fēng)險估計.由于Besov空間包含分數(shù)階Sobolev空間受 Delaigle等[4]和Guo等[5]工作的啟發(fā),本文將構(gòu)造嚴重病態(tài)噪聲(即α>0)情形下的小波估計器,并研究其在Besov空間中Lp風(fēng)險意義下的收斂性.特別地,當p=q=r=2時,有故本文結(jié)果可以看成文獻[4]的推廣.另外,當γ=0時,本文結(jié)論退回到文獻[6]中不含零點的情形.

      1 小波及Besov空間

      2 小波估計器及其收斂性

      3 結(jié)論

      1)本文利用小波方法,針對一類帶零點隨機噪聲的密度函數(shù),構(gòu)造小波估計器,并給出其Lp風(fēng)險估計.

      2)由于Besov空間包含了經(jīng)典的Sobolev空間,即當r=q=p=2時,本文結(jié)論退回到有關(guān)Sobolev空間的結(jié)論,故本文推廣了已有結(jié)果,且包含了已有不含零點的結(jié)論.

      [1]LI R,LIU Y.Wavelet optimal estimations for a density with some additive noises[J].Applied and Computational Harmonic Analysis,2014,36(3):416-433.

      [2]LI R,LIU Y.Wavelet optimal estimations for density functions under severely ill-posed noises[J/OL].Abstract and Applied Analysis,2013,2013:1-7[2016-03-06].http://dx.doi.org/10.1155/2013/260573.

      [3]GENG Z,WANG J.The mean consistency of wavelet density estimators[J].JournalofInequalitiesand Applications,2015,111:1-14.

      [4]DELAIGLE A,MEISTER A.Nonparametric function estimation under Fourier-oscillating noise[J].Statistica Sinica,2011,21(3):1065-1092.

      [5]GUO H,LIU Y.Wavelet estimations for densities and their derivatives with Fourier oscillating noises[J].Journal of Inequalities and Applications,2014(236):15.

      [6]PENSKY M,VIDAKOVIC B.Adaptive wavelet estimator for nonparametric density deconvolution[J].The Annals of Statistics,1999,27:2033-2053.

      [7]DAUBECHIESI.Tenlectureonwavelets[M].Philadelphia:SIAM,1992:115-118.

      [8]HARDLE W,KERKYACHARIAN G,PICARD D,et al.Wavelets,approximation and statistical applications[M].New York:Springer-Verlag,1998:80-117.

      (責(zé)任編輯 呂小紅)

      Wavelet Estimation of the Density Functions Under Fourier-oscillating Situation

      WANG Jin-ru,ZHANG Qing-qing
      (College of Applied Sciences,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China)

      In this paper,a wavelet method was used to deal with the density deconvolution problems under Fourier-oscillating situation.Wavelet estimators of the density function were constructed and upper bound over Besov spacewas provided.Result shows that the estimator is adaptive and extends the theorems of paper[4,6].

      Besov space;wavelet estimator;adaptive;convergence rate

      O 174.2

      A

      0254-0037(2016)10-1597-04

      10.11936/bjutxb2016040010

      2016-04-06

      國家自然科學(xué)基金面上資助項目(11271038);國家留學(xué)基金委資助項目(201308110227)

      王晉茹(1969—),女,副教授,主要從事小波分析及其應(yīng)用方面的研究.E-mail:wangjinru@bjut.edu.cn

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