多元随机加权法及随机加权经验过程与投映寻踪方法
基本信息
结项摘要
本项研究涉及随机加权（RW）、Bootstrap、投映寻踪（PP）、经验过程、聚类分析、非参数估计等方面内容。主要成果为：1、提出多元RW方法和PPRW方法，建立了函数指标集上RW经验过程的强、弱极限定理及其大偏差尾部条件概率不等式；2、给出函数指标集上多元Dirich-let过程的中心极限定理及其最大偏差尾部概率的指数上界、证明了它与一般经验过程和RW经验过程具有相同的渐近分布（α、S）；3、给出广义U过程和广义V过程的Bootstrap逼近及其在PP方面的应用；4、提出最近邻密度估计在任意有界集上强一致收敛速度的概念，给出了它们的最佳收敛速度；5、提出PPk-mean聚类方法，给出了聚类中心的估计，证明了该估计几乎处处收敛（α、S）到它们的理论值。
项目摘要
项目成果
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暂无此项成果
数据更新时间：2023-05-31
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