
تعداد نشریات | 41 |
تعداد شمارهها | 1,156 |
تعداد مقالات | 9,939 |
تعداد مشاهده مقاله | 18,555,674 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 12,868,701 |
برآوردگر موجکی تابع چگالی احتمال و مشتقات آن برای متغیرهای تصادفی سانسورشده تحت وابستگی منفی تعمیم یافته | ||
دوفصلنامه گستره علوم آماری | ||
مقاله 3، دوره 1، 2 (بهار و تابستان 1395)، آذر 1395، صفحه 31-38 اصل مقاله (159.77 K) | ||
نوع مقاله: علمی- پژوهشی | ||
نویسنده | ||
نرگس حسینیون* | ||
استادیار، آمار، دانشگاه پیام نور | ||
چکیده | ||
نظریۀ موجکها شاخهای از تحلیل هارمونیک و از پدیدههای جدید علم ریاضی است که کاربردهای زیادی در ریاضیات و آمار و سایر علوم دارد. این نظریه علی رغم عمر کوتاه خود، به سرعت رشد کرد و تقریباً در هر زمینهای که تحلیل فوریه حضور داشته، به رقابت با آن برخاسته است. در این مقاله یک برآورد ناپارامتری برای تابع چگالی احتمال و مشتقات آن براساس روش موجک برای متغیرهای تصادفی سانسور شده تحت وابستگی منفی تعمیم یافته ارائه میدهیم و به بررسی ویژگیهای آن در فضای بسوف میپردازیم. نشان میدهیم برآوردگر معرفی شده دارای نرخ بهینۀ همگرایی برآوردگرهای موجک، تحت زیان است. | ||
کلیدواژهها | ||
آنالیز چندریزگی؛ برآوردگر موجک؛ فضای بسوف؛ مشاهدات سانسور شده؛ وابستگی منفی تعمیم یافته | ||
عنوان مقاله [English] | ||
Wavelet-based Estimator for Derivatives of Density Function for Censored and Extended Negatively Dependent Observations | ||
نویسندگان [English] | ||
Narges Hoseinion | ||
چکیده [English] | ||
Wavelet Analysis is a branch of Harmonic Analysis and a new phenomenon of Mathematics science which offers wide range of application in Mathematics, Statistics and other fields. Wavelets analysis is finding a rapidly growing number of applications despite its young age and often replacing the conventional Fourier transform. Basically in this paper, the problem of estimating a density and its derivatives for a sample of censored random variables is considered. The purpose of this paper is to present an approach to this problem based on wavelets methods for extended negatively dependent observations. Besides, we explore its performances under the risk in Besov ball. | ||
کلیدواژهها [English] | ||
Multiresolution Analysis, Wavelet estimator, Besov Space, Censored Data, Extended Negatively Dependent | ||
مراجع | ||
[1] Abbaszadeh, M., Chesneau, C. and Doosti, H. (2012), Nonparametric estimation of a density under bias and multiplicative censoring via wavelet methods, Statistics and Probability Letters, 82, 932-941.
[2] Antoinadis, A. and R. Carmona, Multiresolution analysis and wavelets for density estimation. Technical report, University of California, Irvine, 1991.
[3] Chen, Y. Chen, A. and Kai W. Ng, (2010). The strong law of large numbers for extended negatively dependent random variables, Journal of Applied Probability, Volume 47, Number 4 (2010), 908-922.
[4] Chesneau, C. and Hosseinioun, N. (2013), On the Wavelet Estimation of a Function in a Density Model with Non-identically Distributed Observations, Chilean Journal of Statistics, Vol. 3, No.1, 31-42.
[5] Chesneau, C. and Doosti, H. (2012), Wavelet linear density estimation for a GARCH model under various dependence structures, Journal of Iranian Statistical Society, 12. 1-21.
[6] Cossette, H.; Marceau, E.; Marri, F. On the compound Poisson risk model with dependence based on a generalized Farlie-Gumbel-Morgenstern copula. Insurance Math.
Econom. 43 (2008), no. 3, 444.455.
[7] Daubechies. I. (1992).Ten lectures on wavelets, CBMS-NSF regional conferences series in applies mathematics. SIAM, Philadelphia
[8] Daubechies .I. (1988). Orthogonal bases of compactly supported wavelets, Communication in pure and Applied Mathematics, 41, 909-996.
[9] Donoho, D. L, Johnstone, I. M. Kerkyacharian, G and Picard, D. (1995). Wavelet shrinkage: Asmptopia (with discussion). Journal of Royal statistical society, ser. B 57, (2), 301-370.
[10] Donoho, D. L., Johnstone, I. M. Kerkyacharian, G and Picard, D. (1996). Density estimation by wavelet thresholding .The Annals of statistics, 2, 508-539.
[11] Doukhan, P. and J.R. Loen (1990), Une note sur la déviation quadratique d'estimateurs de densités par projections orthogonales, C.R. Acad Sci. Paris, t310, série 1, 425-430.
[12] Hardle, W. Kerkyacharian, G. Picard, and Tsybabov, A. (1998). Wavelets Approximation and Statistical Applications. Springer-Verlag, New York.
[13] Hosseinioun. N, Doosti, H., and Nirumand. H.A., (2012). Nonparametric Estimation of the Derivatives of a Density by the method of Wavelet for mixing sequences", Statistical Paper, 53 (1), 195-203.
[14] Kerkyacharian,G,and picard , D. (1992). Density estimation in Besov spaces, Statistics and Probability Letters, 13-15, 24.
[15] Leblanc, F. (1996). Wavelet linear density estimator for a discete –time stochastic process:Lp –losses. Statistics and probability letters, 15, 209-213.
[16] Luo X., Tsai W.-Y., Xu Q.(2009). Pseudo partial likelihood estimators for Cox regression with missing covariates. Biometrika. 2009; 96.
[17] Meyer, Y. (1990). Ondelettes et Operateurs, Herman, paris.
[18] Mallat, S. (1989). A Theory for Multiresolution Signal Decomposition the Wavelet Representation, IEEE Trans. Pattern Anal. And Machine Intelligence, 31, 679-693.
[19] Prakasa Rao, B. L. S. (1983). Nonparametric Functional Estimation, Academic Press, Orlando.
[20] Prakasa Rao, B. L. S. (2003), wavelet linear density estimation for associated sequences. Journal of the Indian Statistical, Association, 41, 369-379.
[21] Tang, Q. and Vernic, R. The impact on ruin probabilities of the association structure among financial risks. Statistics and probability Letters, 77 (2007), no. 14, 1522.1525.
[22] Tribouley, k. (1995). Density estimation by cross-validation with wavelet method. Statistical Neerlandica, 45, 41, 62.
[23] Tribiel, H. (1992). Theory of Function Space . BrikhaBirkhauser Verlag, Berlin.[24] Tribouley, k. (1995), Density estimation by cross-validation with wavelet method. Statistical Neerlandica, 45, 41, 62. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,407 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 868 |