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随机过程核密度估计的大偏差

Introduction第1-40页
   ·Rudiments of the theory of large deviations第8-14页
     ·Origins and definitions第8-10页
     ·Cramer functional and Gartner-Ellis theorem第10-12页
     ·From w*-LDP to LDP : exp-tight* and the contraction principle第12-13页
     ·Several references about applications of the theory of large deviations第13-14页
   ·kernel density estimation第14-19页
     ·Motivation第14-15页
     ·Definition and references第15-19页
     ·Approach of partition of Devroye第19页
   ·Presentation of main results第19-32页
     ·In the i.i.d. case (Chapter 1)第19-21页
     ·In the φ-mixing process case (Chapter 2)第21-24页
     ·In the uniformly ergodic Markov process case (Chapter 3)第24-28页
     ·In the reversible Markov process case (Chapter 4)第28-32页
 Bibliography第32-40页
1 Large deviations and deviation inequality for kernel density estimator in L~1 (R~d)-distance (Published in: Development of Modern Statistics and Related Topics)第40-50页
   ·Introduction第40-41页
   ·Main results第41-43页
   ·Proofs of the main results第43-47页
     ·Proof of Proposition 1.1第43-44页
     ·Proof of Theorem 1.2第44-46页
     ·Proof of Theorem 1.3第46-47页
 Bibliography第47-50页
2 The exponential convergence of kernel density estimator in L~1 for φ-mixing processes (Published in: Annales de L'I.S.U.P.)第50-60页
   ·Introduction第50-52页
   ·Main results第52页
   ·Some deviation inequalities for φ-mixing sequences第52-54页
   ·Proofs of the main results第54-58页
     ·Proof of Theorem 4.2第54页
     ·Proof of Theorem 2.2第54-58页
   ·Concluding remarks第58页
 Bibliography第58-60页
3 Large deviations of kernel density estimator in L~1(R~d) for uniformly ergodic Markov processes (Published in: Stochastic Processes and their Applications)第60-88页
   ·Introduction第60-62页
   ·Main results第62-66页
   ·Several lemmas第66-75页
   ·Proof of Theorem 3.1第75页
   ·Proof of Theorem 3.2第75-78页
   ·Proof of Theorem 3.3第78-84页
     ·Proof of part (a) in Theorem 3.3第78-82页
     ·Proof of Part (b) in Theorem 3.3第82-83页
     ·Proof of Part (c) in Theorem 3.3第83-84页
   ·Proof of Theorem 3.4第84-85页
 Bibliography第85-88页
4 Large deviations of kernel density estimator in L~1(R~d) for reversible Markov processes (To be published in: Bernoulli)第88-107页
   ·Introduction第88-90页
   ·Main results第90-93页
   ·Preliminary lemmas第93-97页
   ·Proof of Theorem 4.1第97-100页
     ·Upper bound第97-98页
     ·Lower bound第98-100页
   ·Proof of Theorem 4.2第100-103页
   ·Proof of Theorem 4.3第103-104页
   ·Proof of Theorem 4.4第104-105页
 Bibliography第105-107页

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