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复杂数据的统计推断:时间序列、抽样和函数型数据

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第一章 前言第12-24页
    1.1 复杂数据概述第12-13页
    1.2 重要概念及研究现状第13-18页
        1.2.1 默示有效性第13-14页
        1.2.2 同时置信带第14-15页
        1.2.3 核分布函数估计量第15-16页
        1.2.4 伯恩斯坦不等式第16-17页
        1.2.5 Donsker定理第17页
        1.2.6 强逼近定理第17-18页
    1.3 本文的主要内容第18-24页
        1.3.1 研究背景第18-20页
        1.3.2 主要内容与研究现状第20-24页
第二章 自回归时间序列误差分布函数的默示有效估计及同时置信带方法第24-39页
    2.1 引言第24-28页
    2.2 光滑函数估计量及其渐近性质第28-32页
    2.3 同时置信带的构造与实现第32页
    2.4 数据模拟研究第32-34页
        2.4.1 整体误差研究第33页
        2.4.2 光滑同时置信带第33-34页
    附图表第34-39页
第三章 抽样数据总体分布函数的估计及同时置信带方法第39-65页
    3.1 引言第39-45页
    3.2 主要结论第45-48页
    3.3 方法实施第48-49页
    3.4 数据模拟研究第49-52页
        3.4.1 一般的模拟研究第49-51页
        3.4.2 进一步的模拟研究第51-52页
    3.5 实例分析第52-54页
    附图表第54-65页
第四章 函数型数据误差分布函数的默示有效估计理论及同时置信带方法第65-78页
    4.1 引言第65-69页
    4.2 主要结论第69-72页
    4.3 分解第72-74页
    4.4 实施方法第74页
    4.5 数据模拟研究第74-77页
    4.6 本章讨论第77-78页
第五章 协方差函数的估计及推断在函数型数据分析中的应用第78-101页
    5.1 引言第78-80页
    5.2 协方差函数的B样条估计方法第80-86页
        5.2.1 默示有效性第83-85页
        5.2.2 渐近正定性第85-86页
    5.3 同时置信带方法第86-88页
        5.3.1 渐近置信带第86-87页
        5.3.2 节点数选择第87页
        5.3.3 测量误差的方差估计第87页
        5.3.4 协方差函数的方差估计第87-88页
        5.3.5 分位数Q_(1-α)的估计第88页
    5.4 正定协方差估计量第88-90页
    5.5 数据模拟研究第90-93页
    5.6 实际数据分析:在函数型数据中的应用第93-96页
        5.6.1 步态数据第93-94页
        5.6.2 饼干面团数据第94-96页
    附图表第96-101页
参考文献第101-111页
附录A 第二章的主要证明第111-124页
    A.1 假设条件第111-112页
    A.2 预备引理第112-114页
    A.3 预备引理的证明第114-120页
    A.4 定理2.1的证明第120-122页
    A.5 定理2.2的证明第122-124页
附录B 第三章的主要证明第124-129页
    B.1 定理3.1的证明第125-126页
    B.2 定理3.2的证明第126-128页
    B.3 定理3.3的证明第128-129页
附录C 第四章的主要证明第129-144页
    C.1 预备引理第129-141页
    C.2 定理4.1的证明第141页
    C.3 R_2(z)的一致有界性第141-142页
    C.4 T_1(z)的一致有界性第142-144页
附录D 第五章的主要证明第144-162页
    D.1 预备引理第144-147页
    D.2 定理5.1的证明第147-150页
    D.3 命题5.2的证明第150-156页
    D.4 定理5.2的证明第156-160页
    D.5 命题5.3的证明第160页
    D.6 定理5.4的证明第160-162页
攻读学位期间的论文第162-163页
致谢第163-164页

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