导读:本文包含了渐近均方误差论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:时间变系数,Cox模型,收敛速度,局部线性偏似然估计
渐近均方误差论文文献综述
虞志娟[1]（2008）在《时间变系数COX模型估计的渐近均方误差讨论》一文中研究指出有截断数据的COX生存分析模型，定义了协变量和生存时间的危险函数之间存在一个比例关系．时间变系数COX模型是这种比例风险模型中适应性比较强，相关文献比较少，理论研究比较有前瞻性的一类模型．本文主要是讨论利用局部偏似然估计法去估计时间变系数的COX模型估计参数的渐近均方误差的收敛速度问题．本文第一部分主要介绍了生存分析的背景知识，简单介绍生存分析的相关术语；第二部分对生存分析的各种主要研究方法加以描述；第叁部分着重介绍半参数COX模型的不同改进，说明研究随时间变化参数的COX模型的意义；第四部分重点讨论该改估计参数的渐近均方误差收敛速度问题，并得到时间变系数COX模型局部线性偏似然估计参数L_2收敛速度为O(1/(?))+O(h~2)，如果取最佳窗宽，则可达到最佳均方误差收敛速度O (n~(-2/5))．(本文来源于《复旦大学》期刊2008-05-26）
吴明新,沈家[2]（2003）在《连续时间下非参数回归模型的误差密度估计的渐近均方误差(英文)》一文中研究指出本文研究了连续时间下非参数回归的误差密度估计的收敛速度 ,给出了一定条件下误差密度的估计量 ^fT(x)的均方收敛速度 ,详细证明了以下重要结果 :E ^fT(x) -f(x) 2 =O(T-1/ 4)其中f(x)表示误差过程 {et,t≥ 0 }的未知密度 .(本文来源于《应用数学》期刊2003年01期）
陈希孺[3]（1981）在《最近邻密度估计的渐近均方误差(英文)》一文中研究指出设 X_1,…X_n 是从具密度 f 的一维总体中抽出的独立随机样本,为估计 f,1956年Rosenblatt 在修改传统的直方图方法的基础上,提出如下的估计:取一串 h_n↓0.以N_n(x-h_n,x+h_n)记 X_1,…,X_n 中落在区间(x-h_n,x+h_n)中的个数,用(x)=N_n(x-h_n,x+h_n)/(2nh_n)估计 f(x).1965年,Loftsgarden 等提出了另一种作法:适当地选择自然数 k_n.找出最小的 a_n(x),致 N_n(x-a_n(x),x+a_n(x))≥k_n,并以(x)=(k(x)-1)/(2na_n(x)估计f(x).本文的目的是研究:从均方误差(MSE)的观点看,这两个估计(x)和(x)的比较如何,所得结论是:从所能达到的最小渐近 MSE 的角度看,二者完全一致,因而至少从这个准则来说,引进(x)并无所得.具体结论是:当(x)存在且 f(x)f″(x)≠0时,MSE((x))的最小渐近值为5/4 144~(-1/5)(f~4(x)f″(x))~(1/5)n~(-4/5)+o(n~(4/5)),(1)它在选择 k_n=[(144f~6(x)n~4/f″(x)~2)~(1/5)]时达到,对(x)来说,在同样条件下 MSE((x))的最小渐近值也是(1),且在取 h_n=(9f(x)/f″(x)~2)~(1/5)n~(-1/5)时达到.当然,对和的全面评价,还需从这两个估计的其他性质以及其他标准去考虑.(本文来源于《数学年刊A辑(中文版)》期刊1981年04期）
安鸿志,成平[4]（1980）在《自回归参数估计的渐近均方误差》一文中研究指出近年来时间序列分析中的模型识别和参数估计方法(如[1—3]),得到了广泛的应用与发展。关于参数估计的渐近性理论研究,也随之被重视起来。所谓估计的渐近性,是指估计量随着样本长度不断增加时所具有的各种收敛性。很多文章(如[4—7])研究了滑动平均与自回归等模型参数估计的渐近性质。在这些文章中讨论了参数估计的依概率收(本文来源于《应用数学学报》期刊1980年01期）
渐近均方误差论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文研究了连续时间下非参数回归的误差密度估计的收敛速度 ,给出了一定条件下误差密度的估计量 ^fT(x)的均方收敛速度 ,详细证明了以下重要结果 :E ^fT(x) -f(x) 2 =O(T-1/ 4)其中f(x)表示误差过程 {et,t≥ 0 }的未知密度 .
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
渐近均方误差论文参考文献
[1].虞志娟.时间变系数COX模型估计的渐近均方误差讨论[D].复旦大学.2008
[2].吴明新,沈家.连续时间下非参数回归模型的误差密度估计的渐近均方误差(英文)[J].应用数学.2003
[3].陈希孺.最近邻密度估计的渐近均方误差(英文)[J].数学年刊A辑(中文版).1981
[4].安鸿志,成平.自回归参数估计的渐近均方误差[J].应用数学学报.1980