1) nearest neighbor median estimator
最近邻中位数估计
1.
The Bahadur representation of the estimator are given and the asymptotic optimality for L2- cross-validated nearest neighbor median estimator are established under the mild conditions.
本文研究固定设计点模型的最近邻中位数估计的光滑参数的选择问题。
2) nearest neighbor estimator
最近邻估计
1.
he asymptotic property of nearest neighbor estimator for the regression function is considered.
讨论了回归函数的最近邻估计的渐适性质。
3) nearest neighbor estimation
最近邻估计
1.
In this paper, we study the consistency and convergence rate of the nearest neighbor estimation of f(x) based on the residuals.
本文首先讨论了基于残差的f(x)的最近邻估计的相合性及收敛速度,然后把结论推广到污染线性模型,讨论了污染系数ε,误差的主体分布及回归系数β的估计的相合性,收敛速度以及(β|^)的渐近正态性。
2.
In this paper, the strong consistency of nearest neighbor estimation m_n(x)) of regression function m(x) with stationary and Φ-mixed sample sequence {(x_n,y_n),n≥1} is studied and applied it in nonparametric test.
在样本序列{(xn,yn),n≥1}为平稳Φ-混合的情况下,研究了回归函数m(x)的最近邻估计mn(x)的强相合性问题,并给出了它在非参数判别中的一个应用。
3.
This paper is mainly concerned with the density function estimation problems under pairwises NQD samples, based on which we got the consistency, asymptotic property as well as the consistency rates and other large sample properties of the nearest neighbor estimation and kernel estimation.
本文主要研究了基于两两NQD样本的密度函数估计问题,得到了两两NQD样本下最近邻估计和核估计的大样本性质,如相合性、渐近正态性及收敛速度等。
4) Nearest neighbors estimate
最近邻估计
1.
Simulation study on consistency of Rosenblatt and Nearest neighbors estimate;
Rosenblatt估计与最近邻估计的模拟比较
5) nearest neighbor estimates
最近邻估计
1.
Considering the nonparametric regression model y_i=g(x_i)+e_i,i≥1,where g(x) is an unknown continuous function to be estimated,x_i s are nonrandom, e_i s are iid errors, we deal with the asymptotic behavior of the nearest neighbor estimates where h~* is chosen by the method of L_1-cross-validation.
在本文中,我们讨论最近邻估计g_(n,h)(x)=1/h∑Y_(R_(i,x)~(n)),其中h利用L_1-cross-validation方法选择,在一定条件下,证明了L_1-cross-validation最近邻估计的强相合性。
6) L_1-norm n n estimator
L_1模最近邻估计
补充资料：年龄中位数
指将全体人口按年龄大小的自然顺序排列时居于中间位置的人的年龄数值。也称中位年龄或中数年龄。年龄中位数是一种位置的平均数,它将总人口分成两半,一半在中位数以上，一半在中位数以下，反映了人口年龄的分布状况和集中趋势。
年龄中位数可按各年龄组的人数计算，其公式为
年龄中位数＝中位数组的年龄下限值
＋ ｛［（人口总数）／2－中位数组之前各组人数累计］
÷中位数组的人口数｝×组距
年龄中位数也可按各年龄组人数的比重计算，公式为
年龄中位数＝中位数组的年龄下限值
＋［（0.5－中位数组之前各组人口比重累计）
÷中位数所在组的人口比重］×组距
年龄中位数比较容易理解，计算简便，在人口统计中用得也很广泛。这是因为只需要掌握较低各年龄组的人数即可计算，而且在不等距年龄分组和有开口年龄组的情况下，仍能照常计算。
年龄中位数可用于同一时期不同人口的对比分析，也可用于同一人口不同时期的对比分析。国际上通常用年龄中位数指标作为划分人口年龄构成类型的标准。①年龄中位数在20岁以下为年轻型人口；②年龄中位数在20～30岁之间为成年型人口；③年龄中位数在30岁以上为老年型人口。年龄中位数向上移动的轨迹，反映了人口总体逐渐老化的过程。在人口统计中，除常计算总人口的年龄中位数外，还常分别计算男、女性人口的年龄中位数以及其他各种年龄中位数。例如，结婚人口的年龄中位数，育龄妇女的年龄中位数，死亡人口的年龄中位数，等等。
年龄中位数可按各年龄组的人数计算，其公式为
年龄中位数＝中位数组的年龄下限值
＋ ｛［（人口总数）／2－中位数组之前各组人数累计］
÷中位数组的人口数｝×组距
年龄中位数也可按各年龄组人数的比重计算，公式为
年龄中位数＝中位数组的年龄下限值
＋［（0.5－中位数组之前各组人口比重累计）
÷中位数所在组的人口比重］×组距
年龄中位数比较容易理解，计算简便，在人口统计中用得也很广泛。这是因为只需要掌握较低各年龄组的人数即可计算，而且在不等距年龄分组和有开口年龄组的情况下，仍能照常计算。
年龄中位数可用于同一时期不同人口的对比分析，也可用于同一人口不同时期的对比分析。国际上通常用年龄中位数指标作为划分人口年龄构成类型的标准。①年龄中位数在20岁以下为年轻型人口；②年龄中位数在20～30岁之间为成年型人口；③年龄中位数在30岁以上为老年型人口。年龄中位数向上移动的轨迹，反映了人口总体逐渐老化的过程。在人口统计中，除常计算总人口的年龄中位数外，还常分别计算男、女性人口的年龄中位数以及其他各种年龄中位数。例如，结婚人口的年龄中位数，育龄妇女的年龄中位数，死亡人口的年龄中位数，等等。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条