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m 相依序列的樣本分位數(shù)核估計的中偏差和大偏差

2021-03-30 01:41:58超,夏,
工程數(shù)學(xué)學(xué)報 2021年1期
關(guān)鍵詞:相依位數(shù)總體

謝 超, 陳 夏, 閆 莉

(陜西師范大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院,西安 710119)

1 引言

分位數(shù)是統(tǒng)計學(xué)中的一個基本概念,它可以用來表示隨機變量的某些性質(zhì),并且沒有任何矩條件的要求.分位數(shù)也可以估計呈偏態(tài)分布的定量資料的正常值范圍,描述呈偏態(tài)分布定量數(shù)據(jù)的離散程度的大小.因此,分位數(shù)在統(tǒng)計、金融投資、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用[1-3].假定總體X 的分布函數(shù)為F(·),則總體p 分位數(shù)定義為

當(dāng)總體分布未知時,通常用經(jīng)驗分布代替總體分布.假設(shè){Xi,1 ≤i ≤n}為來自總體X 的一組樣本,則樣本p 分位數(shù)定義為

其中

在總體分位數(shù)未知時,通常用樣本分位數(shù)估計總體分位數(shù),眾多研究者對樣本分位數(shù)估計的大樣本性質(zhì)進行了詳細(xì)討論.例如,Bahadur[4]在樣本獨立同分布的條件下,研究了樣本分位數(shù)的漸近正態(tài)性和重對數(shù)律.Wu[5]和Sun[6]分別在線性、非線性過程和強混合隨機序列下,得到了樣本分位數(shù)的Bahadur 表示.Xing 和Yang[7]、Ling[8]和Xu 等[9]基于NA 序列,研究了樣本分位數(shù)的Bahadur 表示.Xu 和Miao[10]在總體分布連續(xù)和樣本獨立同分布的情形下,研究了樣本分位數(shù)的大偏差和中偏差原理.

樣本分位數(shù)形式簡單、方便易求,但構(gòu)造樣本分位數(shù)所使用的經(jīng)驗分布函數(shù)沒有考慮總體分布的光滑性.因此,Nadaraya[11]提出了樣本分位數(shù)核估計方法,該方法利用核函數(shù)來構(gòu)造光滑分位數(shù)估計.基于核函數(shù)K(·),總體分布F 的光滑核估計定義為

其中{hn}為正數(shù)序列,且hn→0(n →∞).因此,ξp的光滑樣本分位數(shù)核估計定義為

近年來,眾多研究者討論了樣本分位數(shù)核估計及其漸近性質(zhì).例如,F(xiàn)alk[12]基于均方誤差,研究了樣本分位數(shù)核估計和樣本分位數(shù)估計的漸近相對效率問題.Yang[13]得到了樣本分位數(shù)核估計與樣本分位數(shù)估計具有相同的漸近分布,并且給出其均方收斂速度.Sun 和Zheng[14]在左截斷和右刪失數(shù)據(jù)下,研究了樣本分位數(shù)核估計的Bahadur 表示.Cai 和Roussas[15]在樣本正、負(fù)相協(xié)情形下,研究了樣本分位數(shù)核估計的逐點相合性、漸近正態(tài)性和弱收斂性.He 等[16]研究了獨立同分布情形下,樣本分位數(shù)核估計的中偏差和大偏差原理.

由于相依隨機序列削弱了獨立性的限制,因此得到了眾多學(xué)者的關(guān)注和研究,尤其是關(guān)于m 相依序列的研究.例如,陸傳榮[17]和蘇淳[18]分別研究了m 相依序列的弱收斂和漸近正態(tài)性.唐曉靜和秦俠[19]討論了m 相依序列的強大數(shù)定律.文獻[20-24]研究了m 相依序列的中偏差原理. 候萱等[25]討論了在m 相依序列樣本下,樣本分位數(shù)的中偏差和大偏差原理.基于上述研究,本文討論m 相依情形下,樣本分位數(shù)核估計的中偏差及大偏差問題,將獨立同分布樣本的結(jié)果進行了推廣.

首先給出本文所用的預(yù)備知識.

定義1 設(shè){Xn;n ≥1}為隨機序列,如果存在一非負(fù)整數(shù)m,使得對每一個k ≥1,集合{X1,X2,··· ,Xk}和{Xk+m+1,Xk+m+2,···}是獨立的,則稱隨機序列{Xn;n ≥1}是m 相依的.

定義2 對于給定的隨機序列{Xi;i ∈N},對任意的k ∈N,記

其中Fa,b=σ(Xi;a ≤i ≤b).

注1 本文定理1 所需條件(C1)-(C3),與文獻[16]中研究獨立同分布情形的條件(A1)-(A3)相同.條件(C4)是研究m 相依序列的常見假設(shè),見文獻[22].但本文定理2 所需條件較文獻[16]少了(A4)和(A5),多了條件(C4).這是因為本文利用文獻[22]的方法得到定理2 的證明,這不同于文獻[16]的證明方法.

2 主要結(jié)論及證明

首先,我們給出樣本分位數(shù)核估計的中偏差原理.

定理1 在條件(C1)-(C3)下,對任意的r >0,有

證明 易知

由文獻[16]的定理1 知

同理,有

其中

由G¨artner-Ellis 定理知[26],要證定理1 成立,只需證明

下面先證

由Vi的定義知,{Vi-EVi,i ≥1}是m 相依的零均值平穩(wěn)序列.為了得到中偏差結(jié)果,計算其Cramer 函數(shù)

對任意的p1>1, p2>1,取相應(yīng)的q1, q2,使得

由引理1 得

對W1,有

則δ →0.由文獻[16,21],易知

因此

對W2,有

由文獻[16]定理1 和文獻[27]的引理2.2,可得

對W3,有

令N →∞,有

結(jié)合式(4)-(6),易知

下面只需證明

由于

與式(4)-(6)類似,有

結(jié)合式(7)-(10),可知

從而

同理,可得

因此,定理1 證明完畢.

其次,下述結(jié)果給出了樣本分位數(shù)核估計的大偏差原理.

定理2 在條件(C1)-(C4)下,對任意的開集G ?R,有

對任意的閉集F ?R,有

其中

下面證明

滿足Cramer 條件.由文獻[16]知,對任意的t >0,有

根據(jù)文獻[22]中的定理3.1,知定理2 成立.

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